数控机床误差补偿技术及热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一,文章在分析我体系统基本变换的基础上,建立了计及几何误差,载荷误差和热变形误差的机床不空间综合误差计算模型。对ＸＨＦＡ２４２０加工中心的丝杠和滑枕系统的热变形误差进行了和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

神经网络技术在数控机床热误差补偿中的应用

热误差补偿是提高数控机床加工精度的一种重要手段,而神经网络技术又是热误差建模和热误差补偿的主要工具.本文介绍了各种神经网络技术在数控机床热误差建模和补偿中的应用,并且通过实例说明了神经网络技术的作用.     

神经网络补偿机床热变形误差的机器学习技术

研究了以神经网络（ＮＮ）为模型的软件补偿不同机床热误差。提出知识获取是神经网络建模的关键环节。两种数控机床被用来研究分析热变形,通过测量实验获取学习数据,特别是温度测量和传感器数目的选取。介绍了机器学习技术和学习数据组织方法,包括归纳学习和推理学习。给出了预报补偿的结果和精度评价。     

基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿

以提高数控机床加工精度为主要目的,针对减少热误差而提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿方法.首先,分析遗传算法优化的BP神经网络学习算法.然后,建立神经网络模型对三轴联动卧式加工中心进行实时补偿.实验仿真结果表明遗传优化BP神经网络模型具有预测补偿能力强、补偿精度高、拟合性能优、实时性好等特点.     

数控机床误差补偿技术及应用热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一。文章在分析多体系统基本变换的基础上,建立了计及几何误差,载荷误差和热变形误差的机床空间综合误差计算模型。对ＸＨＦＡ２４２０加工中心的丝杠和滑枕系统的热变形误差进行了计算和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

基于动态模糊神经网络的机床时变定位误差补偿

为提高数控机床的定位精度,提出基于动态模糊神经网络进行数控机床时变定位误差补偿的方法.针对数控机床定位误差影响因素复杂、模糊规则难于获取的情况,改进动态模糊神经网络,使其能够应用于多输入多输出系统,并实现模糊规则的自动在线辨识与生成.通过测量机床温度和定位精度,应用改进后的动态模糊神经网络建立机床时变定位误差预测模型....     

机床热变形误差及其误差补偿技术

采用误差补偿技术是提高机床加工精度的一个重要发展趋势，文中对机床的热变形误差状况和误差补偿技术进行了讨论。对误差补偿技术的研究和应用现状、关键技术、应用过程中存在的问题以及将来的发展趋势作了详细的分析和介绍。     

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。     

基于动态反馈神经网络模型的数控机床热误差实时预报补偿

分析了数控机床热误差对制造加工精度的影响及影响数控机床热误差的关键因素,对采用神经网络模型预报数控机床热误差进行了深入分析,提出了具有反馈输入环节的动态神经网络模型.讨论了建立模型的关键技术问题,并对基于该模型的数控机床热误差的智能预报进行了计算机仿真分析.     

数控机床热误差灰色神经网络补偿应用研究

针对数控机床热误差建模补偿的问题,提出了灰色神经网络建模补偿的新方法。首先利用机床的温度值建立了机床热误差的灰色系统预测模型,再由灰色模型预测值得到的残差建立神经网络预测模型。结合灰色系统和神经网络的优点,建立了一种新的灰色系统和BP神经网络组合热误差预测模型。最后以实测数据建模说明了灰色神经网络模型预测效果明显优于各单项模型,方法优异的预测性能对于具有复杂成分的动态数据序列的机床热误差建模也适用。     

数控机床热变形关键点的辨识与补偿方法的研究

阐述了数控机床热误差补偿的基本概念,提出了基于人工神经网络对热变形关键点进行辨识的通用方法,最后对补偿方法进行了讨论。     

基于灰色系统理论的GM2000A数控机床热误差的智能补偿方式及应用

众所周知对于超精密机床而言,热误差是影响数控机床加工精度的重要因素之一,可达机床加工精度总误差的70%。因此减少热误差对数控机床的影响至关重要。要提高加工精度,减少热误差,就必须对其进行有效的补偿。以GM2000A龙门加工中心为对象介绍了热误差的测量方法,采用灰色系统理论中的灰色关联分析法建立测温点和热误差之间的相关程度达到优化测温点的目的,使输入数据更趋于合理。最后用BP神经网络建立温升和机床热误差之间的数学模型,MATLAB仿真实验结果表明了补偿效果的可行性。     

神经网络理论在数控机床热误差建模中的应用

使用神经网络理论对建立数控机床热误差数学模型进行研究分析,并将其与传统的最小二乘线性建模所得热误差数学模型进行综合对比。通过应用实例分析比较表明:神经网络模型与传统的最小二乘线性模型相比具有更好的拟合性和预测能力,并对温度传感器布点的鲁棒性优于传统的最小二乘法建模。     

Neural network thermal error compensation of a machining center

A neural network based on Artificial Resonance Theory (ART-map) was used to predict and compensate the tool point errors of a 3-axis machining center using discrete temperature readings from the machine’s structure as inputs. A combination of kinematic error modeling, curve fitting, and the neural network were used to maintain the machine’s three-dimensional (3-D) accuracy within ±7.4 μm, regardless of the thermal state. The network model was evaluated with diagonal measurements and part machining tests. A laser ball bar was used to take the necessary measurements for training the neural network.     

基于HEIDENHAIN数控系统主轴轴向热变形补偿技术

分析HEIDENHAIN数控系统实现机床热变形误差补偿的原理,介绍将其应用于数控机床主轴轴向热变形误差补偿的方法和步骤,以及一种自行设计PLC控制程序,识别温度变化过程,自动计算补偿值的原理和方法。经过在某大型加工中心上应用验证,证实基于数控系统的主轴轴向热变形补偿具有显著效果,并且通过识别温度变化过程控制补偿值计算方法具有更加稳定的效果。     

基于补偿模糊神经网络数控机床热变形的控制

提出了一种基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型,讨论了该模型的详细结构、模糊规则、训练算法及相关技术问题,并给出了智能预报结果和精度评价。     

数控机床误差检测技术新进展

介绍了现有的各种典型的检测方法和技术特点,重点介绍了国内外近二十年、特别是最近十年来数控机床误差检测领域的研究新进展,具体包括DBB法、激光干涉仪法应用研究的最新成果以及平面光栅和R-test等新型检测仪器和方法;分析了当前数控机床误差检测研究中存在的问题,并对今后的研究趋势做了进一步展望。     

数控机床热误差鲁棒建模新方法及实时补偿

提出数控机床热鲁棒建模的综合极值和优化试验设计法两种新方法。它们不仅使用统计理论,还结合机床结构,工程判断和众多经验等,使热误差数学模型的鲁棒性更强,精确性更高,文章针对研究车削中心,还提出了一个结构紧凑,简单易用和成本低廉的热误差补偿系统。提出的建模方法和补偿系统在某生产厂家５０多台相同类型车削中心的热误差补偿应用中,仅使用一或二种热误差数学模型,几乎所有机床的热误差补偿都得到良好的效果,经补偿     

数控机床误差补偿技术及应用—NC型误差补偿控制器的开发

如何实现数控机床空间误差值的控制是误差补偿技术关键之一。文章介绍以单片机为核心的ＮＣ型误差补偿控制器,并在ＸＨ７１４立式加工中心和ＸＨＦＡ２４２０仿形定梁龙门加工中心上得以实现。该方法对在其他机床及开放型数控系统上应用补偿技术有其重要的参考意义。