数控机床热误差建模与补偿

数控机床热变形误差对零件加工精度有重大影响。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要点有三:其一是数据采样,用不同传感器测量机床关键点的温度与机床主轴变形量。其二是数据训练,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。其三是数据建模,建立机床热误差模型,并验证模型的准确度。仿真及实验结果表明,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。并依此算法建立了以DSP和A/D为核心的热误差补差补偿器。     

精密数控机床主轴热伸长补偿技术研究

针对目前精密数控机床热误差补偿问题,在基于主轴热误差测量系统的基础上,提出一种基于FCM聚类、多元线性回归的热误差补偿模型。通过对某卧式加工中心主轴恒定转速和变速工况下进行温敏点测量,建立关键温敏点与机床主轴热伸长的几何关系,通过补偿结果和切削试验表明该方法可以有效地降低主轴热伸长误差,提升零件的加工精度。     

数控机床误差补偿技术及热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一,文章在分析我体系统基本变换的基础上,建立了计及几何误差,载荷误差和热变形误差的机床不空间综合误差计算模型。对ＸＨＦＡ２４２０加工中心的丝杠和滑枕系统的热变形误差进行了和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

数控机床热变形关键点的辨识与补偿方法的研究

阐述了数控机床热误差补偿的基本概念,提出了基于人工神经网络对热变形关键点进行辨识的通用方法,最后对补偿方法进行了讨论。     

数控机床热变形误差研究及补偿应用

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过误差补偿的方法可以提高机床的加工精度。研究了通过实时补偿热变形误差提高数控机床加工精度的方法,阐述了热误差的基本原理,介绍了热误差的测量方法。采用模糊聚类的方法来布置测温点,利用多元线形回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型。在PLC补偿系统的作用下,在加工过程中对XH718数控机床进行实时补偿。实验结果表明补偿效果很好。     

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。     

加工中心主轴热误差数值建模方法的探讨

在测量加工中心主轴系统的温度场和热误差数据的基础上,研究了温度变化与主轴热误差之间的关系,并用不同的回归方法建立了两者的多元线性回归模型。经研究分析,利用偏最小二乘回归法进行建模,具有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求。     

BP神经网络补偿热变形误差的研究

在精密加工中，由于热变形引起的误差占整个系统误差的40％－60％[1]，这说明对热变形进行深入研究和找出其规律并提出相应的补偿措施是十分必要的。本文是以CK616－1简易数控车床为实验对象，在对其热误差分析的基础上进行热误差建模，并结合改进的BP神经网络给出了具体实现的方法，对提高机床的加工精度有着极其重要的意义。     

数控机床热误差补偿模型稳健性比较分析

数学模型的精度特性和稳健性特性对数控机床热误差补偿技术在实际中的实施性影响不容忽视。对数控加工中心关键点的温度和主轴z向的热变形量采用多种算法建立了预测模型,对不同算法拟合精度进行分析。同时进行全年热误差跟踪试验,获得了机床在不同环境温度和不同主轴转速的试验条件下的敏感点温度和热误差值。以此为基础,对各种预测模型的预测精度进行比较验证不同模型的稳健性。结果表明,多元线性回归算法的最小一乘、最小二乘估计模型以及分布滞后模型在改变试验条件时预测精度下降,而基于支持向量回归机原理的热误差补偿模型仍能保持较好的预测精度,稳健性强。这为数控机床热误差补偿模型的选择提供了具有实用价值的参考,具有很好工程应用性。     

数控机床热误差实时补偿研究

数控机床热误差实时补偿的功能要求温度与热误差的数据采集、温度测点的优化、数学模型参数的估计、热误差数学模型的预测、补偿脉冲量的转换以及误差补偿的操作。根据RDTSC的工作机理,验证RTX运行环境的实时性,windows非实时环境承载灰色关联分析温度测点的筛选优化、RBF神经网络热误差的预估,RTX实时环境承载反馈脉冲的仿制、热误差的实时补偿,数据交换采用共享内存中的等效脉冲数量,从而达到热误差实时补偿的目的,进而提高数控机床的加工精度。     

数控机床热误差的动态自适应加权最小二乘支持矢量机建模方法

为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出基于动态自适应加权最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法.为构建机床热误差模型,对一台XK713数控铣床进行建模试验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别获取机床温度值与主轴变形量.运用动态自适应算法,优化选择建模过程中的参数;对采样数据进行初始最小二乘支持矢量机建模,根据误差变量确定权重系数,得到基于加权最小二乘支持矢量机的数控铣床热误差模型.试验结果表明,基于动态自适应最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法精度高,泛化能力强,优于未加权最小二乘支持矢量机方法与传统最小二乘法.获得的模型可用于数控机床热误差补偿,以提高数控机床的加工精度.     

基于神经模糊控制理论的数控机床热误差建模

将基于神经模糊控制理论的建模方法--模糊神经网络建模法应用到数控机床热误差建模当中,讨论了热误差模糊神经网络的结构及建模原理;对大型数控龙门导轨磨床主轴箱系统进行建模试验,采用非接触式红外温度测量仪和千分表分别测量主轴箱系统温度值与主轴热误差,得到两组独立的试验数据,一组用来建立主轴箱系统热误差模糊神经网络预报模型,另一组用来对模型进行验证。试验结果表明,模糊神经网络模型预测精度高,泛化能力强;将模糊神经网络建模方法与径向基函数神经网络建模方法进行综合对比,分析结果表明,模糊神经网络建模方法具有更好的建模效率、建模鲁棒性及预测性能。     

数控机床热误差的在线测量与补偿加工

对数控机床热误差的产生原因及特点进行了综合分析,简单介绍了应用激光干涉仪对其进行在线测量的基本原理,对数控机床热误差补偿的具体实施过程进行了详细阐述。利用PLC抗干扰能力强、可靠性高、运算速度快及良好的接口性能,给出了数控机床热误差补偿系统的硬件实现方法。应用PLC技术可以提高误差补偿精度,对误差补偿的硬件实施具有一定参考意义。     

数控机床螺距误差补偿技术研究

分析了数控机床螺距误差的产生原因和误差补偿原理,介绍了SINUMERIK802S/C系统数控机床螺距误差的等间距补偿方法和基于激光干涉仪的动态补偿方法,并给出了误差补偿实例。     

数控机床误差补偿技术研究

提出基于多体系统理论的数控机床运动误差模型,几何误差参数综合辨识模型及相应测量技术,使用９线位移误差及直线误差测量,可准确辨识数控机床整个工作区间内的全部２１项几何误差参数;在三坐标立式加工中心上进行软件误差补偿实验,并上坐标测量机检验。结果表明,建模方法具有较强的实用性,对数控机床加工误差补偿效果明显。     

基于GA-BP网络的多轴机床热误差建模

为最大限度减少热误差对多轴联动机床加工精度的影响,综合遗传算法全局收敛性和人工神经网络局部搜索快速性的优点,提出一种基于遗传算法优化BP网络隐层节点数及初始值的机床热误差建模方法。运用Matlab-GUI工具开发了具有通用性的交互式多轴机床热误差建模仿真系统,通过与传统的BP神经网络进行对比分析及试验论证,证明该模型预测精度更高、通用性强。     

基于OE-CM算法的机床主轴热误差建模与补偿分析

针对机床热误差建模过程中,误差信息不透明、数据特性不全面等不利因素,根据机床主轴热误差实验数据,分别采用GM(1,n) 模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立主轴热误差预测模型并进行线性叠加,然后采用预测有效度算法调整模型加权系数,建立了最优有效度复合预测模型（OE-CM）以获取最佳预测效果。在VXC-560型三轴数控机床上进行在线实验建模,实验结果表明：OE-CM具有预测精度高、鲁棒性好等特点,整体预测效果优于灰色GM(1,n)模型和LS-SVM模型,适合在复杂工况条件下对机床主轴热误差进行预测和补偿,为提高机床热误差补偿精度建立了理论模型。为了验证该预测模型的有效性,对所研究的机床主轴进行热误差在线补偿,机床主轴Z向最大误差从23.8μm减小到8μm,减幅达到66.4%,较好地提高了机床精度,具有一定的工程化推广前景。     

数控机床热误差灰色神经网络补偿应用研究

针对数控机床热误差建模补偿的问题,提出了灰色神经网络建模补偿的新方法。首先利用机床的温度值建立了机床热误差的灰色系统预测模型,再由灰色模型预测值得到的残差建立神经网络预测模型。结合灰色系统和神经网络的优点,建立了一种新的灰色系统和BP神经网络组合热误差预测模型。最后以实测数据建模说明了灰色神经网络模型预测效果明显优于各单项模型,方法优异的预测性能对于具有复杂成分的动态数据序列的机床热误差建模也适用。     

数控机床误差补偿控制技术研究

主要讨论了大型数控龙门铣床五轴联动加工过程中出现不回零问题,针对这一问题进行研究,分析数控机床数控加工过程的热变形误差,多轴联动数控机床的热误差机理;热误差测量方案;热误差的建模研究;热误差的补偿方法等,提出了切实可行的方法。