五轴数控机床回转中心的几何误差检测与补偿

通过对转摆台式五轴数控机床回转中心几何误差的研究,提出了转摆台式五轴数控机床回转中心不重合几何误差的检测与补偿方法。将此方法应用于沈阳机床某转摆台式五轴数控机床,结合HEIDENHAIN ITNC530系统进行误差补偿,取得了良好效果。     

数控机床几何误差建模及误差补偿的研究

基于多体系统运动学理论，建立了一种通用的数控机床几何误差模型，该模型易于实现计算机自动编程，能够广泛的应用于各种不同类型的数控机床上。给出了实现误差补偿的算法和程序流程图，特别针对直线与圆弧的分段处理进行了研究，结出了分段方法及坐标求取方法。最后，以一台三轴立式加工中心为例，对其21项几何误差进行了辩识，通过实验验证了误差补偿的效果。     

磨齿机在机检测机构几何误差链建模与补偿

由于几何误差的影响,现有研究主要考虑末端机构或关键运动轴几何误差补偿,尚缺逐次补偿运动轴几何误差.为了避免形成在机检测机构几何误差链而产生误差累积效应,有效提升在机检测精度.根据自主研发卧式磨齿机在机检测原理,基于多刚体系统运动学和齐次坐标变换理论,建立在机检测机构几何误差链模型.逐次识别并补偿几何误差链中运动轴几何误...     

机床几何误差和运动误差及其误差补偿技术

文中对机床的几何和运动误差状况和误差补偿技术进行了讨论。对几何和运动误差补偿技术的研究和应用现状、关键技术、应用过程中存在的问题以及将来的发展趋势作了详细的分析和介绍。指出采用误差补偿技术是提高机床加工精度的一个重要发展趋势。     

数控机床几何误差和误差补偿关键技术

针对目前数控机床的精度强化技术，提出误差补偿需经误差测量，误差建模及系统融合，分析了国内外测试仪器及方法，指出了主要存在精度和效率的矛盾及目前关键是开发高性能测试仪器的问题。     

数控机床几何误差的综合建模与补偿

对数控机床进行误差补偿是提高数控机床加工精度的有效方法.而建立快速准确的误差模型又是实施误差补偿的前提和基础.以三轴数控机床为对象,建立综合误差模型.     

数控机床几何误差与热误差综合建模及其实时补偿

为提高数控机床的精度,提出一种数控机床的几何与热的复合误差综合建模方法。通过分析机床在不同温度状态下的误差数据,得到机床误差分布规律;根据几何误差和热误差的不同特性进行误差分离,采用多项式拟合与线性拟合方法建立机床几何误差与热误差的综合数学模型;利用数控(Computer numerical control,CNC)系统的外部机床坐标系偏置功能,应用自行研发的综合误差实时补偿系统进行误差在线实时补偿。该误差补偿方法综合考虑机床几何误差及其在机床不同温度下的变化,全面分析整个温升过程直至热稳态的误差及其变化规律。经检测认证表明,应用该误差补偿方法及其实时补偿系统可使机床在常温下的定位误差由44.1μm降低到3.6μm,补偿91.8%;温升之后的定位误差由26.0μm降低到5.1μm,补偿80.4%,大幅度提高机床的精度。     

数控机床误差补偿技术及应用——几何误差补偿技术

利用多体系统运动学理论,通过分析低序体阵列、变换矩阵和运动方程,在相邻体之间引入位置误差和位移误差,建立了机床空间定位误差通用计算模型。基于激光测量提出机床的２１项几何误差参数辨识模型。在ＸＨ７１５加工中心上,对机床的空间几何误差进行理论计算,并进行补偿前后的对比实验,结果表明机床空间定位误差减小５０％以上,同时也表明利用误差补偿技术提高机床加工精度是有效的。     

加工中心几何误差建模与补偿研究北大核心

运用多体系统理论,以NAS979圆锥台试件作为检测试件,针对一种立式五轴加工中心,分析了33项几何误差,并建立了几何误差模型。将仿真结果与三坐标机测量结果进行对比,验证了几何误差模型具有比较理想的预测性能。根据实际情况简化了误差模型,并提出了几何误差补偿策略,为加工中心的几何误差补偿研究提供了理论基础。     

数控机床几何误差及其补偿方法研究

对数控机床几何误差产生的原因作了比较详细的分析，将系统误差的补偿方法进行了归纳，并在此基础上阐迷了各类误差补偿方法的应用场合，为进一步实现机床精度的软升级打下基础。     

五轴数控机床回转轴的误差检测技术研究

针对多轴机床回转轴误差难于直接测量的问题,设计了一种利用球杆仪进行回转轴几何运动误差测量的方法,并推导了辨识公式.此检测模型可以得到回转轴6个运动误差中的5项,剩余一项可以利用激光干涉仪回转测量组件获得.这种检测模型可以避免利用标准芯棒进行间接测量而增加误差,解决了一部分回转轴由于无法安装标准棒而难于检测误差的问题,为多轴机床的回转轴几何运动误差测量提供了理论参考.     

双转台五轴数控机床误差实时补偿

以双转台五轴数控机床为对象,建立各移动轴和旋转轴运动的数学模型,以工件坐标系为基础坐标系,应用齐次坐标系变换理论,推导任一时刻各轴运动在工件坐标系中的位置误差数学表达式.针对五轴机床的移动轴和旋转轴同时运动存在耦合的情况,提出一种分步实施的解耦补偿方法,即在实施误差补偿时首先进行姿态误差补偿,通过旋转轴的旋转运动将工件的实际姿态调整到与理想姿态相同,然后通过移动轴的平移运动进行位置误差补偿,并相应建立五轴机床误差补偿数学模型.通过仿真分析和对曲面零件的实时补偿加工试验,明显提高加工精度,并有效避免直接进行补偿加工过程中可能带来的运动干涉情况,从而验证该五轴机床误差补偿数学模型及其实时补偿的可行性和有效性.     

五轴数控机床旋转轴安装误差测量辨识方法

为了方便快捷、准确地测量五轴数控机床旋转轴的安装误差,提出一种基于旋转轴综合误差测量的安装误差辨识方法。该方法借助于五轴数控机床的RTCP功能,测量某点绕旋转轴转动过程中的理论坐标与实际坐标的综合误差数据,通过误差数据的平面圆和直线拟合,实现了安装误差的分离和辨识,包括2项位移误差和2项垂直度误差。试验结果表明,该方法计算准确,可用于机床旋转轴的装配调试精度分析。     

[误差建模及精度保证方法]几何误差贡献值影响下五轴数控机床运动轴误差灵敏度分析方法

针对现有误差元素灵敏度分析与后续误差补偿关联性不强的问题,建立运动轴几何误差贡献值模型并提出运动轴几何误差灵敏度分析方法,以获得本身几何误差对机床精度有很大影响的关键运动轴。结合指数积理论和坐标系微分运动理论建立基于误差敏感矩阵的运动轴几何误差贡献值模型,各运动轴几何误差贡献值相加得到机床综合误差模型;计算各运动轴误差权重分量和误差综合权重实现运动轴误差灵敏度分析,选择误差综合权重平均值最大的运动轴为机床关键运动轴,并对关键运动轴的误差补偿方法进行分析讨论。最后,在北京精雕集团的五轴加工中心上进行仿真实验验证。研究结果表明：所建立模型和所提出分析方法是有效的,且只补偿关键运动轴的几何误差贡献值能有效地提高五轴机床加工精度。     

五轴联动机床的主轴热误差补偿

针对某型五轴联动数控机床,给出了温升所导致的主轴热伸长表达式以及各运动轴热误差补偿量与热误差量之间所满足的关系式。描述了利用差动式电容位移传感器测量热误差的方法,阐述了加工时热误差的补偿实现方案。     

双转台五轴机床空间误差补偿技术研究

几何误差、热误差和切削力误差占到了机床总误差的75%,对这3项误差进行控制是提高机床加工精度的关键所在。以双转台五轴机床的空间误差作为研究对象,通过对加工位置、主要热源及电动机电流等相关因素进行分析,确定空间误差建模所需的位移变量、温度变量和切削力变量。以现有的多种误差建模方法为基础,通过对信息融合技术进行研究,提出一种机床空间误差的多模型融合预测方法,建立综合反映几何误差、热误差和切削力误差的最优空间误差模型。最后以DSP为核心,设计空间误差补偿器,实施空间误差补偿,验证补偿效果。结果显示,建立的模型预测精度较高,残差小于2μm,而实施空间误差补偿后,加工零件的轮廓误差也由15μm降到了5μm,补偿效果明显。     

基于球杆仪的五轴机床RTCP误差检测及补偿

针对五轴机床RTCP误差检测存在检测时间长、测量精度低的情况,提出用球杆仪检测RTCP误差的方法,分析可知AC双转台RTCP误差不仅有4项位置误差,而且存在4项角度误差和初始安装误差。根据机床运动链建立AC双转台RTCP误差模型,采用基于球杆仪的检测方法,并推导RTCP误差元素求解方法。通过误差补偿试验验证了误差模型和误差求解方法的准确性和有效性。     

五轴数控加工中心回转轴误差补偿技术的研究

针对五轴加工中心回转轴运动精度问题,基于多体系统理论,对回转轴运动拓扑结构进行描述．建立数控机床精密加工条件方位约束方程,研究了回转数控指令的迭代修正求解。在此基础上,利用C#语言编制误差补偿和仿真分析软件,通过试验检验,证明本文提出的补偿方法可使机床加工精度大大提高,为将来实际应用奠定了理论基础。     

数控机床转动轴进给系统轮廓误差分析

在五轴联动数控机床中,转动轴进给系统的动态精度对轮廓误差的影响是不可忽视的。采用不同空间位置上的外形轮廓,对五轴联动数控机床转动轴的联动运动产生的轮廓误差进行分析。在建立转动轴进给系统模型的基础上,利用刀具位置系统到加工系统的转换得到转动轴指令,通过进给系统动态误差模型得到仿真输出指令,再将输出指令从加工系统转换回刀具位置系统,比较刀具位置的偏差,从而得到轮廓误差。找出轮廓误差点与外形轮廓空间位置之间的对应关系,利用这种关系可快速通过轮廓误差来考察转动轴进给系统的动态性能,为机床快速调整和维修提供一种手段。     

两轴转动摇摆台运动分析和误差补偿

本文通过对两轴摇摆台机构自由度的计算以及解耦性能分析,发现了影响定位精度的原始误差源,提出了一种基于BP算法的人工神经网络学习方法的误差补偿模型,并证实了该方法的有效性。