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热误差是影响精密加工中心加工精度的主要因素之一,因此减小热误差对提高加工中心的精度至关重要.通过对热误差进行检测、建模,可以从一定程度上消除热误差对精密加工中心的影响,提高加工精度.文章以精密立式加工中心VDM55为研究对象,在分析热误差来源及形式的基础上,利用研制的温度和热误差检测系统,测量了加工中心主轴温度场和热误差.该测量系统具有成本低、测量精度高、结构简单的特点.通过合理设计的热误差测量实验,获得了真实有效的主轴热误差数据.测量数据的分析结果表明,该方法对研究机床热误差规律和建模具有很大的应用价值. 相似文献
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热误差是精密机床最主要的误差源之一。主轴是机床的关键部件,其热误差直接影响机床的加工精度。文章以某型号精密卧式加工中心主轴为对象,对其温度场和热变形进行了仿真分析。根据仿真结果发现主轴轴向热变形更严重,并结合机床结构确定温度传感器布置位置。在此基础上,对不同转速下主轴部分位置温度和轴向热误差进行现场测试。运用最小二乘法建立热误差补偿模型,直接结合机床FANUC数控系统实施主轴轴向热误差补偿。经实验验证,补偿后主轴轴向热误差减小了85%以上。 相似文献
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为了提高数控机床热误差模型的预测精度,以某型号立式加工中心为实验对象,采用模糊聚类与灰色综合关联度相结合的方法对机床测温点进行优化,将测温点从8个减少到3个。利用遗传算法(GA)优化的Elman神经网络建立了主轴热漂移误差预测模型,通过实例比较了GA-Elman神经网络模型与普通Elman神经网络模型的预测效果。结果表明,与普通Elman神经网络所建的预测模型相比,GA-Elman神经网络模型对主轴轴向热漂移误差的预测精度较高,残差较小,网络的泛化能力较好。 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2016,(1)
针对机床热误差补偿技术中预测模型建立的问题,综合多元线性回归及BP神经网络的优点,提出一种机床热误差建模新方法。由不同样本数据建立若干多元线性回归模型,依据统计学理论筛选出预测精度及鲁棒性高的回归模型,预处理后将其结果输入到BP神经网络中进行非线性拟合建模,在不断调节网络权值及对神经网络训练的基础上,最终建立热误差补偿模型。在卧式加工中心上进行试验验证,主轴Z向最大热误差从17.895μm减小到1.654μm。 相似文献
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基于多体系统理论的车铣中心空间误差模型分析 总被引:2,自引:0,他引:2
数控机床的误差建模是进行机床运动设计、精度分析和误差补偿的关键技术,也是保证机床加工精度的重要环节.本文利用多体系统理论来构建超精密数控机床的几何误差模型,该模型简便、明确,不受机床结构和运动复杂程度的限制,为计算机床误差、实现误差补偿和修正控制指令提供了理论依据.在机床实际应用中,可以利用由精密机床误差建模所推导出的几何位置误差来修正理想加工指令,控制机床的实际运动,从而实现几何误差补偿,提高机床加工精度. 相似文献
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热关健点的选择和热误差建模技术是决定热误差补偿是否有效的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要.为了实现对数控机床热误差的补偿控制,文章利用模糊C均值(FCM)聚类方法,对机床上布置的温度测点进行优化筛选,将温度变量从20个减少到4个,然后给出了基于RBF热误差补偿建模方法.通过建模实例表明,文章提出的建模方法,在保证补偿模型精度的同时有效减少了温度测点,降低了变量耦合影响,并提高了补偿模型的鲁棒性. 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2016,(3)
为了提高精密研抛数控机床的加工精度,对研抛数控机床的几何误差与热误差进行了研究与分析,发现随着机床相关部件温度的不断升高直至热稳态,机床的定位误差也不断增加到稳态值,验证了几何误差和热误差是精密及超精密加工误差的主要来源。综合考虑了机床复合误差的不同特点并进行误差分离,提出了基于牛顿插值算法和最小二乘法的几何与热复合误差建模方法,依据复合误差模型进行补偿实验,补偿后机床冷态下定位误差值从3.5μm降至1.2μm,误差降低了65.7%,热稳态后定位误差值从12.2μm降至1.9μm,误差降低了84.4%,实验结果证明复合误差模型计算简单、预测精度高、具有较好的鲁棒性,为提高机床的加工精度提供了理论与实践依据。 相似文献
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文章结合丝杠热变形的非线性等特点,采用径向基函数神经网络方法建立丝杠热变形误差模型.同时基于Windows平台开发了相应的补偿软件,该软件可以同时对机床几何误差与主轴、丝杠热误差进行补偿,有效地提高了在线检测精度.软件系统在MAKINO立式加工中心上进行了实验验证,补偿效果明显. 相似文献
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针对机床热误差补偿技术中热态特性建模与热关键点辨识困难问题,提出一套较完善的主轴热态特性建模方法与热关键点快速辨识技术。考虑主轴系统温度与热变形等因素,建立主轴热态特性分析模型,结果表明:模型预测值与某精密卧式加工中心的热误差实测量值之间的误差均在20%以内,说明了所提建模方法的正确性。将模型输出结果用于主轴热关键点辨识,根据12个测点的热传递函数值筛选出6个热关键点;利用6个关键点的数据,基于BP神经网络建立一种主轴热误差预测模型;对比BP神经网络预测的输出值与热态特性模型的输出值,结果表明:最大误差为-0.060 36μm、最大相对误差为-0.200 6%,验证了所提热关键点辨识方法的有效性。 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2019,(6)
在分析了国内外热误差建模方法的基础上,提出了一种基于改进的模糊C均值聚类算法,从而基于多元线性回归理论建立教学型复合机床主轴热误差模型。使用温度传感器对机床主轴不同位置进行温度测量,并采用改进的模糊C均值聚类法对所测量数据进行分组,筛选出每组的最优温度值进行迭代。采用优选出的温度数据,采用多元线性回归建模法对机床主轴热误差进行预测建模。通过实验验证多元线性回归理论创建的预测建模分析可得:补偿后,教学型复合机床的主轴Y、Z方向受温度影响的热误差降低到了5.4μm以内,通过对改进的模糊C均值聚类法和多元线性回归模型相结合,使机床主轴在Y、Z方向误差有所降低,能更好的预测主轴热误差,从而提高机床加工精度。 相似文献
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热误差作为影响机床加工精度的重要因素之一,严重制约着机床加工精度的提高。而主轴是数控机床的关键功能部件,对其进行热特性研究对提高机床的加工精度具有重要的意义。将同一类型、不同使用年限的机床主轴温度值和热变形值作为评价指标,建立数控机床主轴的神经网络热评价模型;针对BP神经网络易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化(PSO)算法优化加权朴素贝叶斯(WNB)的初始权值,获取权值全局最优解,构建了粒子群优化加权朴素贝叶斯机床主轴热评价模型,实现对机床主轴热特性的评价。MATLAB仿真结果表明:PSO-WNB模型精度为941%,收敛速度快,预测精度高,优于BP神经网络,为数控机床热特性评价提供了新思路。 相似文献
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主轴是机床的关键部件,其热变形误差是影响精密机床工作精度的主要因素之一。文章对镗床主轴的不同热变形误差形式及对加工精度的影响进行了讨论。依据ISO和ASME标准建立某型号精密卧式坐标镗床热变形误差的测试环境,采用高精度测试系统对其主轴进行温度和热变形误差的实验测试与分析。结果表明,主轴热变形误差严重影响机床加工精度,主轴转速影响其达到热平衡的时间及热误差大小,需采取有效措施对热变形误差进行补偿,优化热结构,进一步提高机床加工精度。 相似文献
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为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法.为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴变形量.其次把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值.最后建立机床热误差模型,并验证模型的准确度.结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点. 相似文献