基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测

为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度.     

精密车削中心热误差和切削力误差综合建模

热误差和切削力误差是影响数控机床精度的最重要的两个误差源,误差补偿技术是一种消除机床误差经济有效的方法,而有效的误差补偿依赖于准确的误差模型.在对切削加工过程中的热变形和切削力分析的基础上,选取合理的参量,采用BP神经网络和PSO算法相结合的优化方法建立了热误差和切削力综合模型.BP-PSO建模方法改善了网络模型的收敛速度和预测精度.基于所建误差模型,对一台精密车削中心加工实时补偿后使得径向加工误差从27 μm提高到8 μm,大大提高了车削加工中心的加工精度,验证了模型精度.     

数控车床几何和热误差综合实时补偿方法应用

对数控机床几何和热误差进行补偿是提高数控机床加工精度的有效方法.对数控机床的几何误差和热误差进行了分类并给出了建模方法.提出了一种基于外部坐标系偏移功能的误差实时补偿装置并叙述了其实现方法.在K360型数控车床进行了X轴定位误差和主轴径向热误差的补偿试验,证明了这种补偿方法在精度改进中的有效性.     

基于Matlab-GUI数控机床热误差补偿的仿真系统

为了使数控机床加工精度得以提高,对数控机床热误差补偿系统进行研究。在建立基于BP神经网络数控机床热误差补偿模型的同时,运用Matlab-GUI工具设计了具有通用性交互式数控机床热误差补偿的仿真系统,该系统可使热误差补偿更具有实时性、在线高效性和补偿系统操作可视化。     

基于支持向量机的五轴数控机床加工精度预测方法

为了有效减小五轴数控机床加工精度测量误差值,提高预测精度,提出基于支持向量机的五轴数控机床加工精度预测方法。通过提取五轴数控机床特征,掌握每个部件的特性,基于支持向量机构建加工精度预测模型,采用粒子群优化算法计算五轴数控机床的几何误差,获取最优的粒子速度,实现五轴数控机床加工精度预测。实验结果表明,该方法预测效果较好,测量的误差值与实际误差值仅相差了0.02δ/μm,能够有效减小五轴数控机床加工精度测量误差值,提高预测精度。     

多轴数控机床加工误差建模研究

深入分析了多轴数控机床的结构特点,提出了基于多体系统理论的多轴数控机床描述方式,研究了多轴数控机床误差建模的规律性,并建立了多轴数控机床加工误差通用数学模型。研究表明：基于多体系统理论的误差建模方法,广泛适用于数控机床、坐标测量机等的误差综合建模,具有很强的通用性和实用性。     

多体系统理论的数控滚齿机综合空间误差建模

为提高数控滚齿机床的加工精度,结合自行设计的数控滚齿机床,利用近年来研究数控机床误差建模的新方法—多体系统理论对六轴滚齿机床进行几何误差分析,建立综合空间误差模型,得到综合空间误差变化规律。为利用数控误差补偿方法提高滚齿加工精度提供理论支持。     

基于多体系统理论的精密立式加工中心精度建模与预测

为了对机床加工精度进行事先预测并验证设计方案的合理性,分析了几何误差因素,基于多体系统理论建立了精密立式加工中心的精度预测模型。用拓扑结构和低序体阵列描述了多体系统间的关联性。基于齐次变换矩阵描述体与体之间的坐标变换关系,推导出多体系统中任意两相邻体之间各种运动的特征矩阵和相对运动方程,最终建立了精密立式加工中心精度预测模型,并以模拟加工典型试件为基础,实现了对机床的精度预测。预测分析表明,基于多体系统的精度建模可以有效抽象地描述精密立式加工中心的系统结构,并实现加工精度的合理预测,为机床设计方案的改进及精度分配提供了重要的依据。     

基于灰色模糊聚类和LS-SVM加工中心的热误差补偿模型

为实现数控机床热误差的补偿,提出了基于灰色综合关联度的灰色-模糊聚类算法和最小二乘支持向量机（LS-SVM）对数控机床热误差元素进行优化建模的方法.该方法通过计算各温度测点和热误差数据间的灰色综合关联度,确定灰色相似矩阵,并利用最大树法,得到基于不同水平的聚类结果形成的谱系图,从而确定关键测温点,再利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差补偿模型.以MDV-55立式精密加工中心为实验对象进行建模补偿,结果表明,该方法不仅减少了温度传感器的数量,而且机床的加工精度也得到了显著改善.     

磨齿机电主轴热特性及热误差建模

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络（FNN）建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析（FEA）软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示：在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.     

Load-induced error identification of hydrostatic turntable and its influence on machining accuracy

In heavy duty machine tools, hydrostatic turntable is often used as a means for providing rotational motion and supporting workpiece, so the accuracy of turntable is crucial for part machining. In order to analyze the influence of load-indcued errors on machining accuracy, an identification model of load-induced errors based on the deformation caused by applied load of hydrostatic turntable of computerized numerical control(CNC) gantry milling heavy machine is proposed. Based on multi-body system theory and screw theory, the space machining accuracy model of heavy duty machine tool is established with consideration of identified load-induced errors. And then, the influence of load-induced errors on space machining accuracy and the roundness error of a milled hole is analyzed. The analysis results show that load-induced errors have a big influence on the roundness error of machined hole, especially when the center of the milled hole is far from that of hydrostatic turntable.     

减小CNC机床定位误差方法的研究

提出了基于“华工2000型”数控系统CNC机床的定位误差的一软件补偿方法，该方法克服了等间距定位误差补偿的缺点，使定位误差补偿的位置可随机设定，建立了数控机床定位误差软件补偿的数学模型。在ZJK7532加工中心上进行的补偿实验表明，采用本补偿方法能使机床的定位误差减小70％以上。     

ANSYS在数控铣床热特性分析中的应用

数控铣床在多种热源的作用下,产生热变形,影响工件与刀具间的相对位移,造成加工误差,从而影响零件的加工精度.所以,如何减少热变形,提高加工精度,是机床设计中非常棘手和重要的问题.本文在对数控铣床热边界条件进行分析的基础上,应用有限元分析软件ANSYS,对XK717数控铣床进行整机热特性分析,并得出了冷却水的流量和预紧力对主轴轴承温升的影响规律,从而为数控铣床的设计提供了理论依据.     

Sinumerik840D的误差补偿技术

利用数控系统的误差补偿技术可以在成本投入不大的情况下提高机床的加工精度。西门子Sinumerik840D数控系统提供了多种误差补偿功能,用来弥补因机床的机械部件制造、装配工艺和环境变化等因素引起的误差。通过说明多种误差产生的原因,阐述Sinuraerik840D数控系统中反向间隙、螺距误差和垂度误差的补偿原理和补偿方法,这对推广误差补偿技术、进一步提高机床的加工精度有一定的借鉴作用。     

基于注意力机制的数控机床热误差深度学习预测方法

为提高热误差预测精度和鲁棒性,提出一种基于注意力机制和深度学习网络的数控机床热误差预测模型。采用数据转化策略,将数控机床原始温度数据转化为温度图像,直接作为深度学习网络的输入;提出一种基于注意力机制的温度敏感点识别网络,根据温度测点与热误差关联程度,赋予各温度测点不同的权值,避免了温度测点的人为选取弊端;建立12层深度CNN学习预测网络,利用其强大的图像特征学习能力,挖掘温度图像与热误差的非线性映射关系,无需对温度关键点进行预选择,保留了更多的热误差与机床温度特征关系,显著提高了模型预测精度。为了提高热误差模型的精度与泛化能力,引入Dropout正则化方法和Adam优化算法,对深度卷积神经网络的结构与参数进行了优化。该方法在针对G460L型数控车床的热误差验证中表现出较高的预测精度。通过与BP神经网络和多元回归等传统热误差模型进行对比,深度卷积神经网络框架下的热误差模型在泛化性指标上表现更优。     

基于数控加工中心GSK983Ma-H系统的机床维护及故障诊断探究

数控加工技术广泛应用在制造业和智能制造生产中,使我国对数控加工中心机床的要求越来越高。数控加工中心机床是一项高科技的产物,当控制系统出现了故障就会严重影响加工效率。本文主要是针对GSK983Ma-H系统的数控加工中心机床的日常维护及生产中出现的系统故障进行了探究,为相应的机床操作人员提供借鉴与参考。     

基于改进贝叶斯的重型数控机床可靠性研究

重型数控机床在机械加工领域占据重要地位,因此提高其可靠性以及加工精度,对我国工业发展有重要意义。重型数控机床具有结构复杂、故障溯源困难、样本少、数据不足等缺点,因此对其进行可靠性研究比较困难。针对这一问题,采用双参数的威布尔分布建立机床的可靠性模型,引入贝叶斯理论对其进行参数估计,并通过马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)计算参数估计结果。对贝叶斯参数估计法中的待估参数进一步分析,得到多层次的贝叶斯模型,并通过参数仿真实验分析其准确性。采用标准均方根误差值及置信区间宽度进行模型优劣的对比,结果表明,改进后的贝叶斯方法参数估计结果精度更优,更有利于建立机床可靠性模型。     

数控车床主轴热误差SHO-LSTM预测建模

在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,提出了一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热误差预测建模方法。首先,利用羚羊优化算法(GOA)对模糊C均值聚类(FCM)的模糊矩阵常数、最大迭代次数、迭代终止条件进行优化并结合Person、Spearman和Kendall相关分析方法优化温度测点,使用手肘法确定最优分组规模。根据DB、BWP和Silhouette聚类评估指标评估温度测点聚类效果。其次,以车床主轴五点法获取的热误差数据和优化后的温度数据作为输入,使用SHO对LSTM的隐含层节点、全连接层节点、学习率、L2正则化常数进行优化,并使用S折交叉试验方法确定最优分组规模,建立主轴热误差SHO-LSTM预测模型。再次,在不同转速下对构建的热误差模型进行基于平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE的预测效果进行评估。最后在CKA6163A型车床上进行实例验证,使用五点法进行测量辨识,同时测量主轴附近的温度。实验结果表明：所提出的温度测点优化算法相比未优化的模糊C均值聚类(FCM)的DB指标降低了89%,BWP和Silhouette分别提高了59%和8.17%,对比结果表明优化后的聚类算法可有效降低温度测点间的共线性,提高预测模型的预测效率。所提出的海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)与未优化的时序预测网络(LSTM)相比,所提出的预测网络的均方根误差RMSE降低了42%,表明海马优化算法(SHO)可以提高时序预测网络(LSTM)的准确性;与天鹰(AO)优化卷积神经网络(CNN)相比,所提出的预测网络的均方根误差RMSE降低了3%;与反向传播神经网络(BP)相比,所提出的预测网络的均方根误差RMSE降低了57%,对比结果表明SHO-LSTM主轴热误差预测模型的鲁棒性和准确性更高。     

基于圆检验的数控机床几何误差辨识

为了准确地辨识出三轴立式数控机床的各项几何误差,通过多体系统理论建立了三轴立式数控机床圆运动轨迹数学模型,分析了数控机床圆检验中典型误差对机床圆运动轨迹的影响机理.考虑多种几何误差对机床圆检验运动轨迹的影响,提出了一种基于最小二乘法和多项式误差模型的几何误差辨识方法,该误差辨识方法可以辨识出三轴立式数控机床的21项几何误差.数值仿真结果表明:该误差辨识方法具有准确性和可行性.     

一种新型加工弧面凸轮专用数控铣床的模块化设计

针对当前国内孤面凸轮加工专用数控机床的缺陷,在参考普通数控铣床结构的基础上,采用模块化设计思想,通过分析论证,重新设计出较为科学合理的五轴联动加工弧面凸轮专用数控铣床,基本弥补了国内现有加工弧面凸轮专用数控机床的缺陷．