基于粗集方法的机床热补偿误差的温度测点优化

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。采用粗集理论对机床热变形建模及补偿技术中温度测点的选择进行优化,以HMC800A立式三轴加工中心温度测点的选择为例进行研究,结果表明该方法能有效地减少温度测点数量,既可以保证模型的精度,又可节省工作量。     

机床热误差温度测点优化和补偿建模研究现状

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。本文综述了关于机床温度测点位置优化方法和热误差补偿建模的方法,并对几种方法进行了比较,阐述了各方法的优缺点最后给出了运用其它方法来解决此类问题的思路。     

基于灰关联分析的热误差测点优化

针对影响机床热误差建模的机床温度场分布问题,提出了优化热关键点的新方法.借助于灰色系统理论的关联度分析方法,根据现场测得的统计数据序列,建立了灰关联分析模型,通过计算布置于机床上各个温度布点的温度传感器的温度采样序列值同机床定位误差之间的绝对灰色关联度值,最终从32个温度测点当中选择了4个点用于建立热误差补偿模型.最后基于四个测温关键点建模对Z轴的定位误差进行了补偿实验,结果证明补偿效果较好,所提出的热误差测点优化研究可以有效提高热误差模型的鲁棒性.     

数控机床热误差测点优化模型预测与实时补偿的研究

数控机床加工过程中温度场的变化产生的热误差严重影响工件的加工精度,需要进行热误差的检测与补偿.通过灰色关联算法筛选出关键的温度测点作为热误差预测模型的参变量,运用多元线性回归数学模型准确高效预估热误差值,采用热误差脉冲量叠加到反馈脉冲序列的方法实现热误差的实时补偿.从而低成本地消除数控机床加工热误差,提高工件的加工精度.     

基于逐步线性回归的温度测点优化

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。文章采用逐步线性回归方法对核电轮槽铣床主轴箱的温度测点进行优化与建模。首先利用瞬态热-结构耦合分析了主轴箱在粗加工时的温升和热变形,再通过逐步线性回归方法对温度测点进行优化,利用优化后的温度测点建立了主轴X,Y,Z三个方向的热误差模型,最后对主轴箱在精加工运行时对所建立的模型进行了验证,结果表明:该方法不仅可以有效减小温度测点数目,还能保证模型的预测精度,三个方向的热误差均减小到5μm以下。     

基于模拟退火遗传算法优化BP网络的数控机床温度布点优化及热误差建模

在热误差建模中,温度测点的优化选择至关重要。提出了运用相关性方法,分析测点温度与主轴热漂移之间的关系,找到相关性较高的测点位置,实现温度布点的优化选择。在此基础上采用模拟退火遗传算法（ GSA）优化BP神经网络的方法建立热误差模型,并通过实验验证。结果表明：优化的热误差模型能够跳出局部最优而达到全局最优解,得到的误差模型拟合值更加接近实测误差值;基于GSA优化的BP网络模型较传统的神经网络模型有较高的精度及更强鲁棒性。     

基于岭回归的数控机床温度布点优化及其热误差建模

提出一种基于岭回归分析的数控机床温度布点优化方法.数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,在多元线性回归模型中,隐含着要求解释变量之间无强相关性的假定.然而在实际的建模中,各自变量与因变量之间的相互关系并不与简单相关系数所反映的情况完全吻合.通过岭迹对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并选用适当的岭参数k建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性.     

基于时序模型优化选择的热误差建模

为了提高数控机床热误差建模精度,提出了基于时序模型优化选择的热误差建模方法,重点论述了时序分析法用于机床热误差建模时的模型优化选择问题.通过分析热误差序列自相关函数和偏自相关函数的性质进行时序模型识别,采用AIC、F和白度检验定阶准则相结合的判定方法,完成模型阶次的确定,从而为时序建模提供了选型和定阶依据,使时序分析方法更加有效地应用于热误差建模.对一台车削加工中心进行了热误差建模,并通过对比分析验证了基于时序模型优化选择的热误差建模方法能够显著提高建模精度.     

基于蒙特卡洛的同轴度误差检测测点优化

针对当前零件同轴度误差检测测点数偏多问题,提出一种基于蒙特卡洛法的同轴度误差检测测点优化方法.在给定零件加工方法下,通过分析零件误差来源预测零件尺寸误差;根据误差来源和同轴度公差工程语义构建零件表面形状模拟函数;利用表面形状模拟函数构建测点集模拟函数,通过同轴度误差评定方法分析给定零件测量截面数与误差评定值的关系,并进...     

基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。     

数控机床热误差建模及预测方法分析

热误差作为制约数控机床加工精度的关键因素,在重型数控机床上表现得尤为明显。以重型落地镗铣床为例,根据热误差测量试验数据,分析重型数控机床温度场特性,并基于兼顾相关系数和欧式距离的系统聚类准则,对温度测点系统进行优化,以减小温度测点间共线性。通过优化温度测点,采用多元线性回归分析,建立重型数控机床热误差预测模型。由现场试验可知,建立的热误差预测模型可将均方根误差控制在10μm以内,有效地提高了热误差预测精度。     

基于HNC-8数控系统的机床热误差补偿方法

热误差在机床总误差源中占了极大比重,研究热误差补偿方法对于提高机床加工精度具有十分重要的意义。基于HNC-8(华中8型)数控系统的开放性特性,根据机床热误差的补偿原理,分析热误差补偿值的计算方法,并据此算法开发了集成于HNC-8数控系统的热误差补偿模块,最后结合实例,验证了补偿方法的有效性。     

数控机床热变形误差补偿技术

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过实时热变形误差补偿可以提高数控机床加工精度.本文在分析产生机床热误差的原理的基础上, 探讨了热误差的测量方法,利用多元线性回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型.应用数控系统的PLC补偿功能,对XH178加工中心加工过程中的热误差进行了实时补偿.实验结果表明误差补偿量达到80%以上.     

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。     

基于ARM11机床热误差实时补偿器研究

为了提高机床精度,利用温度传感器采集其关键点温度,以ARM11_Linux开发板为主体,嵌入多元线性回归算法,对Fanuc机床的主轴热误差实时补偿研究。设计了3个模块,即温度采集分析模块、热误差建模及实时补偿模块和机床接收数据模块。利用S3C6410开发板移植了QT界面,良好的人机界面便于动态监视数据。实验证明:该补偿器是可行的,且具有良好的补偿效果。     

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基于高炉冷却壁光纤光栅热态实验的基本原理,分析了光纤光栅传感器在高炉冷却壁在线监测中的优势。对高炉冷却壁以光纤光栅为传感器的热态实验进行了系统误差分析,并探讨了系统误差产生的可能原因。通过实验数据分析,得到冷却壁表面温度和热应力与以光纤光栅传感器输出的波长之间的关系。对热态实验数据进行误差和不确定度的分析,从而确定数据的可靠性,为实验数据的修正和准确性判断提供了依据。     

丝杠热误差自适应实时补偿分析

目前,针对机床的热误差补偿大都是由实验确定相应的数学模型来进行预测补偿。这样的方式受到了温度条件、加工条件、模型精准度等多因素的限制,使得在非实验条件下这样的方式往往失效。以机床的滚珠丝杠为例,从理论上去探究丝杠的热误差形成机制,再对其进行模拟仿真,并进行实验验证。二者对比表明:基于丝杠理论的仿真结果与实验结果基本吻合且在时间上同步,可实现热误差的自适应实时在线补偿。     

数控车床热误差建模与补偿研究

数控机床热变形引起的误差通常占到总体误差的40%~70%。以某公司生产的某型卧式数控车床为研究对象,检测主轴热误差和X进给轴热误差,基于最小二乘法对该机床主轴X、Y、Z向和X进给轴分别建立热误差模型。考虑到实测环境温度相对参考温度20℃时滚珠丝杠伸长的因素,对主轴热误差实测值进行了修正。根据主轴X向修正后的热误差模型和X进给轴热误差模型建立了X轴综合热误差模型,并采用西门子840D系统进行了热误差补偿试验,热误差降低了54.5%,CP值由1.34提升至1.88,证明此该建模与补偿方法有效、可行。     

机床热误差建模的温测点优化分析与应用研究

针对影响机床实现精确热误差补偿的温测点优化问题,提出了结合模糊聚类理论和灰色关联理论的测点优化分析方法。针对测点样本的模糊性,应用模糊聚类分析可以实现测点的有序分类;针对测点样本的灰色性,应用灰色关联分析可以实现测点的最优选择。将上述理论应用于实验室自主研制的非球面的研磨抛光机(AGPM),经温测点实时测量与优化分析,最终实现了测点的优化选择,并为后续AGPM热误差补偿的实现奠定了坚实的理论基础。     

电主轴热特性分析与基于自然指数的热误差建模

提出了一种基于自然指数的数控机床电主轴热误差建模方法。通过对电主轴结构及温度场的分析,得到用于电主轴热特性有限元分析的几何模型和热边界条件,利用ANSYS对电主轴进行热特性有限元仿真分析,得到电主轴的稳态温度场与稳态变形场。电主轴任意转速下的热误差可通过自然指数模型来描述,但需要确定任意转速下的热平衡时间常数和稳态热误差两个参数,为此给出了两个参数的计算方法。在一台加工中心上进行任意转速下的电主轴热误差测量实验,结果表明：自然指数模型具有很好的鲁棒性和很高的准确性。