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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。 相似文献
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针对五轴数控机床多个发热源叠加导致的较为复杂的热误差测控难题,提出了一种五轴数控机床热误差建模方法,采用狮群优化算法优化最小二乘支持向量机(LSO-LSSVM)方法对热误差模型的重要参数进行求解,从而有效提高热误差预测模型的效率和精度。使用偏相关分析对大量温度传感器位置进行初步筛选,选取关联性较大的温度变量,根据选取的实测温度数据,分别采用多元线性回归、粒子群优化最小二乘支持向量机与LSO-LSSVM建模方法进行热误差建模,同时对各热误差模型的预测能力进行对比分析,结果表明:使用LSO-LSSVM建立的热误差预测模型的精度和鲁棒性都有很大的提高。对五轴数控机床主要部位实施热误差补偿测试,测试结果表明,采用LSO-LSSVM建模方法可使试件在X、Y、Z三个方向的误差分别减小35.3%、32.2%和43.9%。 相似文献
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实时误差补偿技术是近代机床技术的研究重点,多轴数控机床的误差补偿问题有很高的难度和研究价值。本文提出了基于多体系统的五轴数控机床几何误差建模技术,研究了误差补偿的关键,即表示几何误差的参数,同时为了评估建模的好坏,研究了基于多体系统的切削工件过程仿真。 相似文献
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一种五轴数控机床的综合误差建模与补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
研究五轴数控机床的综合误差建模与补偿方法。系统地分析了机床几何误差与热误差,并提出了其新的分类方法和一种直观形象的杆、副误差矩阵描述方法,根据这种误差描述方法建立了五轴数控机床的综合误差模型,最后根据矩阵微分法建立了机床综合误差补偿模型。 相似文献
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双转台五轴数控机床误差实时补偿 总被引:7,自引:1,他引:7
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. 相似文献
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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。 相似文献
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数控机床误差元素建模技术 总被引:1,自引:0,他引:1
根据建模理论和工程判断针对数控车床各误差元素的不同特性,将误差元素分为三种不同形式,并对于不同的误差给出了不同的数学模型建立方法。理论分析与补偿试验充分证明了这种分类方法及由此建立的数学模型的合理性和正确性。 相似文献
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基于多体系统基本理论推导出相邻体理想坐标变换以及误差变换矩阵并通过拓扑方法拓展到任一体理想坐标及误差变化公式。进而应用到五轴机床对应的零部件进行机床几何误差建模。最后推导出刀具形成点与工件被加工点的空间位置误差模型。并结合实验探究五轴数控机床37项误差参数对实际运动中的刀具形成点的位置误差影响,为之后的误差补偿和机床精度预测奠定理论基础。 相似文献
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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 总被引:9,自引:2,他引:9
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. 相似文献
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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。 相似文献
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