运用多体系统运动学理论的复合数控机床几何结构建模的研究

随着复合数控机床应用的日益普及,对其加工精度的要求也越来越高,为此,需要系统研究复合数控机床的加工误差以及相应的误差补偿方法。根据多体系统运动学理论,以多体系统拓扑结构分析理论为基础,推导出复合数控机床的车削操作和铣削操作的精密加工方程式,为进一步研究复合数控机床加工的误差补偿方法和相应的仿真分析奠定了基础。     

数控机床主轴热变形伪滞后研究及主轴热漂移在机实时补偿

为研究数控机床热变形规律,实现数控机床误差在机实时补偿,进行数控机床主轴热变形理论及试验分析,结果表明,数控机床主轴热变形与主轴温变在距热源约1/3位置存在近似线性关系,即主轴热变形存在伪滞后现象,这一结果为数控机床测温点优化布置及热误差鲁棒建模提供理论依据。为验证机床热变形伪滞后现象,对VM850加工中心主轴热漂移误差在机实时检测并建模,通过自主研发数控机床误差在线实时补偿系统对主轴热漂移误差进行实时补偿,经补偿,机床主轴热漂移误差减少90%以上,有效提高了数控机床主轴精度。     

复合数控机床几何误差建模及灵敏度分析北大核心

为了提高复合数控机床的加工精度,研究了机床的几何误差建模及灵敏度分析。以CHD-25型9轴5联动车铣复合数控机床为对象,介绍基于多体系统运动学理论的机床几何误差建模方法,模型涉及37项几何,分别对37项几何误差进行了误差灵敏度分析。通过计算与分析误差灵敏度系数,最终识别出影响机床加工精度的关键性几何误差,为复合数控机床的设计提供有效的理论依据。     

精密数控机床主轴系统热动态特性分析与研究

解决了因主轴热变形引起的数控机床加工精度下降的问题,建立了精密数控机床主轴径向和轴向动态热变形的计算机精细数值计算模型和主轴热误差动态预报理论模型,以期揭示温度变化对精密数控机床加工精度的影响机理,为精密数控机床综合误差补偿提供理论依据和技术支撑。本文采用理论分析、数值计算和试验研究相结合的方法,利用有限元方法的数值特点和实际工况实时测量数据的可靠性,为数控机床主轴系统热态特性研究提供理论与实际的依据。     

复合数控机床几何误差建模及灵敏度分析

为了提高复合数控机床的加工精度,研究了机床的几何误差建模及灵敏度分析。以CHD-25型9轴5联动车铣复合数控机床为对象,介绍基于多体系统运动学理论的机床几何误差建模方法,模型涉及37项几何,分别对37项几何误差进行了误差灵敏度分析。通过计算与分析误差灵敏度系数,最终识别出影响机床加工精度的关键性几何误差,为复合数控机床的设计提供有效的理论依据。     

基于多学科设计优化的数控机床综合误差补偿

将多学科设计优化理论应用于数控机床综合误差补偿技术中,通过对数控机床进行系统划分,建立各个系统的误差分析模型,并运用多学科设计优化的方法对数控机床综合误差补偿过程进行优化,最终得到精密的数控加工指令.该方法能够避免用几何误差和热误差简单相加来代替综合误差的近似计算,从而提高数控机床的综合误差补偿精度.     

数控机床热误差的智能补偿方式及应用

热变形误差是影响数控机床加工精度的重要因素之一,因此减少热变形误差对提高数控机床的加工精度至关重要.以HMC800A立式三轴数控加工中心为对象介绍了热变形误差的测量方法,采用粗集理论的属性简化来建立测温点和热变形误差之间的相关程度从而优化测温点,使输入数据更具合理.运用BP神经网络理论建立了机床热变形误差和温升之间的数学模型,进行研究分析.最后通过MATLAB仿真实验结果表明了补偿效果的可行性.     

多功能复合五轴数控机床的综合误差建模研究

数控机床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。以多功能复合五轴数控机床为对象,阐述了五轴数控机床的综合误差建模过程,对传统建模过程中刀具、工件和参考坐标系之间的关系进行了优化处理,得到了包含方向误差在内的综合数学模型。     

基于改进PID的数控机床电气控制系统优化设计

针对传统数控机床控制系统存在计算方法较为复杂、稳定性较差和响应速度慢的问题,提出基于改进 PID 优化的数控机床电气控制系统.利用 PID 闭环反馈系统下奈奎斯特图得出稳定的裕量信息,通过奈奎斯特曲线与系统距离量化系统稳定性,把采集到的初始数据作为零点,下一时间采集的信息和零点偏差当成误差量并不断输出信号,降低误差振荡值;直流电源供配电子系统以线码模式标记为 IO 信号提供电源电压;电气负荷子系统通过电机床的有功、无功以及视在功率推测系统的负荷,使系统能够并行处理多种事件,最后由自动换刀、断刀检测、深度检测降低损耗,以辅助功能模块、状态显示、运行模式选取、 G 代码编辑、控制器的程序编辑以及参数设置模块实现整个系统的搭建.实验证明,所设计系统响应速度快、对数控机床的恒温冷却及刀具位移变化的控制性能较好,稳定性强.     

改进混沌粒子群优化的灰色系统模型在机床热误差建模中的应用

为减少热误差对数控机床加工精度的影响,提高灰色系统模型(Grey system Model,GM)的预测精度,尝试将改进混沌粒子群优化(Improvemen Chaotic Particle Swarm Optimization,ICPSO)算法引入到灰色系统模型中,提出一种基于改进混沌粒子群优化算法的灰色系统模型数控机床热误差建模方法。首先,建立粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)粒子与GM(1,N)系数的映射关系;其次,ICPSO中混沌理论的Logistic映射对粒子群的位置和速度进行初始化,通过优化搜索得到最优GM(1,N)系数和输入子集;最后,建立改进混沌粒子群优化的灰色系统模型(ICPSO-GM),对数控机床热误差进行预测。仿真实验表明,ICPSO-GM预测精度高于GM和人工神经网络(ANN)模型,证明了ICPSO-GM能有效地解决数控机床热误差预测问题。