基于GA-LSSVM的数控机床热误差建模方法研究

为减小数控机床热误差对加工精度的影响,实现对热误差的补偿控制,提出一种基于遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)数控机床热误差建模方法.利用遗传算法优化选择LSSVM惩罚因子C和核函数参数σ2,构建针对某卧式加工中心主轴热误差的GA-LSSVM模型.根据该模型得到热误差的模拟值和测量值对比曲线,通过分析...     

数控机床热误差补偿模型的应用

为提高机床加工精度,研究并选择最佳模型对立式加工中心主轴热误差进行补偿。以KVC650E立式加工中心为实验对象,根据秋季数据对主轴热误差建立了多元线性回归、神经网络和支持向量机模型;将同一台机床和另一台同类型机床所测得的冬季数据分别代入3种模型计算各模型补偿精度;根据3种模型的精度变化规律比较三者的精确性、鲁棒性和通用性。实验结果表明:3种模型都有各自的优势,但支持向量机模型能在不同的环境温度和机床条件下保证较高的精度,综合性能最好。     

数控机床热误差补偿建模综述

热误差建模技术是决定热误差补偿能否有效进行的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要。介绍数控机床热误差建模的国内外研究状况,阐述国内外常用的几种主要的热误差建模方法,即人工智能法、统计分析法、灰色系统法等,探讨各种方法的特点,指出目前研究存在的问题,并展望未来的发展。     

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明：鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。     

基于单温度传感器的数控机床主轴热误差建模方法研究

为了提高热误差模型的预测精度和减少布置在机床内部的温度传感器数量,提出一种基于单个温度传感器数据的主轴轴向热误差辨识模型。该模型的输入由单个温度传感器采集的数据处理生成,内部参数少,利用智能优化算法的全局寻优能力辨识模型参数,减少人工干预,使得模型泛化性更强。以某型号三轴机床为实验对象,通过机床切削工件,验证模型辨识效果。通过与神经网络主轴热误差预测模型对比分析及实验验证,结果表明：提出的热误差模型预测主轴轴向热误差的残差较小,预测精度较高,且具有内部参数少和泛化能力强等优点,可支持数控机床的集成应用。     

基于神经的数控加工热误差补偿

本文提出了一种基于神经网络的数控加工热误差补偿系统，该系统根据测出的数控加工机床的相关结构的温度值，进行实时地热误差补偿，介绍了该方法的原理，阐述了该系统的建立过程及有关技术的处理。     

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.     

数控机床的热误差建模与补偿研究

数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分析、多元线性回归求解,建立了精确的热误差补偿模型。经补偿验证,该原理理论正确、简单易行、稳定可靠,可以大幅减小机床的热变形误差。     

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.     

基于支持向量机的加工误差预测建模方法研究

误差补偿是提高机械加工精度的有效途径,其中误差的建模是关键.在分析现有加工误差预测技术不足的基础上,提出基于支持向量机的加工误差回归建模和预测方法,并对实际应用中的问题进行了分析和总结.通过实例验证及与其它建模方法的对比,表明该方法具有优良的预测性能,为加工误差预测提供了一种新的可行方法.     

数控机床热误差动态灰色优化建模研究

为降低热误差对加工精度的影响,以减少补偿成本、简化数据采集、提高补偿精度为目标,提出采用灰色GM(0,N)模型进行数控机床热误差建模预测;以优化数据配置、改善补偿系统动态品质、提高鲁棒性为目的,建立了GM(0,N)优化模型。采用智能温度传感器和位移传感器采集了MCH63精密卧式加工中心温度数据和主轴3个方向热位移量,并根据采集数据构建热误差模型。试验结果表明:GM(0,N)建模方法简单,数据量少,运算时间短,预测精度较高;优化模型可根据在线输入的新数据不断修正模型本身,其精度高、鲁棒性强、通用性好,适合于在线建模。     

精密数控机床移动轴误差综合建模

为研究精密数控机床的加工精度,针对以气浮平台和旋转平台为主要方式的四轴抛光平台进行了几何与热的综合误差建模,利用XL-80激光干涉仪、PT100温度传感器及XSR90彩色无纸记入仪等仪器对X、Z轴的温度、定位误差进行测量、记录.分析精密数控机床移动轴的定位误差与温度之间的规律.运用切比雪夫多项式及最小二乘法分别建立X、...     

五轴数控机床非线性误差建模及补偿方法

针对五轴数控机床后置处理中由于平动轴和旋转轴的联动产生的非线性误差,提出一种基于误差建模的非线性误差在线预测与补偿方法.根据任意两个相邻刀位数据点产生的非线性误差,获得误差的分布特征,建立起误差分布模型;利用最小二乘法求解出非线性误差的数学表达式,经与误差许用值相比较来确定新的刀位点,从而实现非线性误差的在线预测及补偿...     

机床热变形及热误差优化研究

为减少热变形对精密加工精度影响,对夏冬两季节机床主轴箱上温升和热变形及环境温度的影响进行了测试分析,并采用BP神经网络模型化的Volterra级数非线性系统实现热误差建模。分析结果表明：夏天环境温度受主轴箱散热影响而温度迅速升高;冬季机床散热较快,主轴箱上温升比较明显,环境温度几乎不变;同一台机床在夏季和冬季的热变形规律相似而变形量稍有不同。通过实验验证了该模型具有预测精度高的优点,为数控机床热误差实时补偿提供了参考。     

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。     

精密卧式加工中心主轴轴向热误差补偿方法

热误差是精密机床最主要的误差源之一。主轴是机床的关键部件,其热误差直接影响机床的加工精度。文章以某型号精密卧式加工中心主轴为对象,对其温度场和热变形进行了仿真分析。根据仿真结果发现主轴轴向热变形更严重,并结合机床结构确定温度传感器布置位置。在此基础上,对不同转速下主轴部分位置温度和轴向热误差进行现场测试。运用最小二乘法建立热误差补偿模型,直接结合机床FANUC数控系统实施主轴轴向热误差补偿。经实验验证,补偿后主轴轴向热误差减小了85%以上。     

基于因子分析和贝叶斯估计的机床热误差建模

提出了一种基于因子分析和贝叶斯估计的机床热误差建模方法.根据因子分析理论,对布置在机床上的温度传感器进行筛选,在保证建模精度的前提下,减少了温度传感器的数量,同时也大大减小了后续热误差建模的运算量.以机床热误差和温度变量为数据输入集,通过因子分析模型,推导出机床热误差的预测模型,然后对模型的参数采用贝叶斯估计.最后,在一台车削加工中心上进行实验验证,结果表明,文章所提的方法,在保证建模精度的同时,有效减少了温度传感器的数量,并提高了热误差模型的精确性和鲁棒性.