五轴数控机床综合误差建模评价方法研究

针对五轴数控机床精度综合评价分析的需要,提出了一种对机床几何误差和伺服误差进行综合评价的方法。该方法通过机床线性轴和旋转轴联动的方式,利用球杆仪进行圆度误差检测,根据所建立的误差分析评价模型,通过对机床运动过程中的各项误差对机床总误差的影响进行分析得知,随着进给速度的增加,机床的几何误差基本保持不变,而伺服误差在机床总误差中所占比重逐渐增大,当进给速度增大到10 000 mm/min时伺服误差占机床总误差的75%左右。实验结果表明本机床误差评价模型具有较高的准确性,分析结果可为机床的误差补偿提供计算依据。     

五轴数控机床运动误差建模与测试技术

针对双轴旋转工作台五轴数控机床,运用齐次变换矩阵建立了机床运动误差模型,并得到了相应的简化模型.为了测量双轴转台五轴数控机床的运动误差,提出一种基于双球杆仪的五轴机床运动误差分离方法.此方法通过控制数控机床的运动,使机床的任意1个旋转轴与2个直线轴构成三轴联动而另外2个轴保持静止,据此设计了6种机床运动轨迹来测量误差.在测量过程中采用双球杆仪来测量主轴与工作台之间的相对距离,将所测特定位置处的长度值代入误差模型即可得出机床的运动误差.该方法大大简化了数学模型的计算和误差分离的整个过程.仿真分析表明:此方法可以精确地分离出五轴数控机床的旋转工作台的所有8个运动误差,是一种非常有效而简便的五轴数控机床运动误差测量方法.     

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。     

三轴数控机床几何误差参数辨识与补偿

采用九线法对三轴数控机床误差参数进行辨识,介绍了激光干涉仪的测量原理,利用Renisaw ML10激光干涉仪对机床几何误差进行测量,结合具体机床,准确建立了误差补偿的数学模型,利用补偿软件实现了误差补偿,显著地提高了数控机床的加工精度．     

五轴机床旋转轴几何误差分析与补偿

五轴机床旋转轴之间装配所导致的位置无关几何误差（PIGEs—Position independent geometric error）是决定机床精度的关键因素,如何量化PIGEs对位姿精度的影响程度以及误差项之间的耦合作用强弱,从而合理地确定补偿值的权重系数是目前机床误差补偿技术所关注的热点问题。为降低五轴机床装配导致的PIGEs对机床精度的影响,首先,基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了混合式五轴机床几何误差综合模型,表征了空间误差向量与几何误差项之间的映射关系。其次,考虑几何误差的分布特性,引入Morris全局灵敏度分析方法量化几何误差的作用效果及误差参数间的耦合强弱,通过灰色关联度分析表征误差的敏感性系数与位置向量、姿态向量间的关联程度,基于分析结果确定位置无关几何误差补偿值的权重系数。最后,以摆头-转台为特征的混合式五轴机床为例,进行基于球杆仪(DBB-Double ball bar)的几何误差测量辨识实验,利用辨识值进行虚拟圆锥台轨迹测量、误差补偿和复杂曲面零件加工实验。结果显示：十项几何误差对姿态误差的直接作用效果最为明显,利用基于敏感性分析的修正补偿值进行误差补偿后,虚拟圆锥台测量轨迹的半径偏差减小了65.1%,圆度误差降低了58.8%。基于误差分析实施误差补偿后,“S”型工件的轮廓精度平均提升了49.9%,误差补偿结果验证了误差分析结果的准确性和有效性。     

数控机床几何误差参数辨识新方法的研究

介绍了现有数控机床几何误差参数辨识的基本原理及辨识方法,对各种几何误差参数辨识方法进行了比较分析,提出了新的数控机床几何误差参数辨识方法,并进行了详细的理论分析和相关的实验验证。     

数控机床热误差的时序分析法建模及其应用

提出了采用时间序列分析法进行机床热误差建模的基本原理及方法,及其在数控机床热误差补偿建模中的应用。利用实测的热误差序列进行时序分析识模、建模和预报。再通过由微机结合机床控制器构成的补偿系统,利用所建立的时序分析模型,经过微机算出补偿值并送入机床控制器对刀架进行附加进给运动完成实时补偿。实验结果表明,可将工件的尺寸变化从原来的25 μm以上降到10 μm以内,大幅度提高了机床的加工精度,从而论证了时序分析法在数控机床热误差建模应用中的可行性与有效性。     

重型数控机床热误差的分离与建模

为解决重型数控机床热误差严重的问题,提出一种基于线性回归的热误差分离和建模方法．对机床的几何误差与热误差进行分离,得到相应的热误差参数;结合主因素和互不相关等温度传感器优化布置策略,选出相应的热误差关键点;采用线性回归理论进行热误差的建模.在一台型号为TK6920的重型数控落地铣镗床上进行了立柱热倾斜误差补偿实验．结果表明:利用所建立的热误差模型进行补偿,立柱在X和W方向的直线度误差分别由0.45 mm和0.25 mm降到了0.13 mm和0.09 mm,补偿率分别为71％和64％．采用误差补偿技术可降低重型数控机床的热误差,从而提高其加工精度．     

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.     

双转台五轴数控机床主轴热误差测量与建模

为了测量数控机床实际切削加工过程中主轴的热误差,并优化热误差模型的输出,提出利用热测试件测量机床主轴热误差的方法,并利用误差特性分离出热误差。针对机床热误差建模中温度测点优化选择的问题,提出基于K-means++算法和相关系数法相结合的方法选取温度敏感点,采用K-means++算法对所有温度测点进行聚类,相关系数法计算各个温度变量与主轴热误差之间的相关性,从而确定温度敏感点,结合分离出的热误差建立主轴热误差多元线性回归模型。在VMC-C50双转台五轴数控机床上对该方法进行试验验证,结果表明,温度测点的数量由8个减少为2个,模型的预测精度及鲁棒性得到有效提升。     

机床空间误差完备建模方法与NC代码优化补偿技术

空间误差是机床几何误差元素综合作用的结果,但现阶段空间误差模型大多存在缺失若干几何误差元素的问题,直接影响着机床空间误差的预测精度。为此,提出一种机床空间误差完备建模方法,以多体系统理论及齐次坐标变换为分析研究手段,在充分考虑体间坐标系初始位置关系及原始误差特征矩阵的基础上,确保模型包含机床全部几何误差元素。进而,针对传统基于NC代码的空间误差补偿技术中存在残差的局限性,提出将NC代码坐标的逆向叠加过程转化为最优化设计问题,并借助遗传算法对该问题进行求解计算,达到消除空间误差补偿残差的目的。最终,以某型卧式加工中心为研究对象进行计算分析与实验验证,结果表明：依据所提方法构建的空间误差完备模型包含加工中心全部21项几何误差元素,空间误差预测结果较精确;所提NC代码优化补偿技术使加工中心空间定位精度得到进一步提升,补偿后定位精度增幅最高达90.92%。研究成果可为数字制造装备精度问题探索提供较重要的理论与工程技术支撑。     

机床热误差补偿建模方法研究

在机床热误差补偿技术研究中,热误差鲁棒建模是机床热误差补偿的成功关键之一。对国内外几种主要的热误差建模方法进行了较为深入的分析研究,比较了不同方法各自的优缺点,并针对缺点介绍了一些改进方法。在此基础上,总结归纳了目前研究存在的问题,并对未来的发展方向进行了探讨。     

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.     

一种考虑对刀点的五轴数控机床几何精度预测方法

针对对刀点对机床精度的影响及对机床最终精度和性能的评价,提出了一种考虑对刀点的五轴数控机床几何精度预测与定量分析方法。该方法首先利用多体系统运动学理论,建立了基于NAS979斜置圆锥台的五轴数控机床运动方程。以此为基础,求解了基于对刀点的试件实际加工位置和数控加工指令,建立了五轴数控机床几何精度预测模型,预测了圆锥台圆度、同轴度和倾斜度等精度指标。然后,开展了五轴数控机床精度的仿真预测定量分析。圆锥台圆度、同轴度、倾斜度的预测值分别为0.029mm、Φ0.0654mm、0.0243mm,而圆锥台圆度、同轴度、倾斜度的标准公差要求值分别为0.100mm、Φ0.100mm、0.030mm。仿真结果表明,预测的圆锥台精度指标能够满足标准公差精度要求。最后,为了验证该方法的有效性性,开展了了斜置圆锥台的切削实验验证。圆锥台圆度、同轴度和倾斜度的测量最大值分别为0.0380mm、Φ0.0931mm和0.0282mm,最小值分别为0.0316mm、Φ0.0658mm和0.0246mm,测量均值分别为0.0356mm、Φ0.0805mm和0.0271mm。实验结果表明,测量均值与预测值非常吻合。因此,在新研制的数控机床精度检验与验收过程中,机床研制单位能利用该方法准确、快速、直观地评估机床精度和性能。     

基于灰色系统的机床热误差建模研究

针对机床加工过程中的热变形误差受多因素影响,变化趋势复杂,难以用常规预测方法进行有效预测的问题,该文提出了一种新的基于改进灰色系统的智能预测模型。该模型利用函数变换法改善灰色系统数据序列的光滑度,采用等维新陈代谢法克服了传统的灰色预测模型的不足,所建模型具备了输入数据动态更新的能力,预测更趋于合理。将该模型应用于工厂现场的一台数控车削加工中心进行热误差趋势的预测,从而实现热误差的补偿研究。研究表明,该模型的预测性能优于全数据GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型,是运用灰色系统理论进行机床热误差补偿建模最理想的模型,具有优异的补偿功能,能够有效的提高机床加工精度。