精密数控车床主轴热误差建模

开展了精密数控车床主轴系统热误差补偿的实验与建模方法的研究。建立了精密数控车床主轴系统轴向与径向偏转热误差补偿模型以增强其误差补偿能力,并提高机床加工精度。构建了主轴系统热误差测试平台,应用五点法测试主轴系统热误差,使用热电偶与红外热像仪测量主轴系统温升关键点温度变化数据,应用灰色综合关联分析法实现温度敏感测点辨识。构建了基于粒子滤波重采样粒子群算法的热误差预测模型,对模型预测效果进行评价。结果表明:基于粒子滤波重采样粒子群热误差补偿模型得到的轴向热误差预测残差为-1.29μm~1.55μm,建模精度为95.04%;y向热偏转误差预测残差为-4.68×10~(-6°)~9.66×10~(-6°),建模精度为91.26%;z向热偏转误差预测残差为-5.83×10~(-6°)~8.59×10~(-6°),建模精度为93.24%。实验结果证明该热误差补偿模型具有较高的预测精度,具有较强的工程应用价值。     

基于粒子群优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模

主轴热误差是影响机床精度的主要因素,建立准确的主轴热误差模型是进行机床误差补偿的关键。研究了温度测点优化和神经网络建模的方法,给出了粒子群优化灰色神经网络建模的流程。开展了主轴热误差热特性试验,得到了主轴热变形随主轴转速的变化规律。基于粒子群优化灰色神经网络建立了主轴轴向伸长和俯仰角热误差模型,并与灰色神经网络和BP网络的预测性能进行了对比,结果表明该模型可有效提高网络模型的收敛性和预测精度。     

数控机床热误差补偿最佳转速选择

为提高数控机床热误差补偿模型在实际工程应用中的补偿精度和稳健性,研究了热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。首先,以Leaderway V-450数控加工中心主轴Z向为研究对象,控制机床主轴在空转状态下,以图谱和恒定转速两种方式进行了多批次实验。然后,采用模糊聚类结合灰色关联度选择温度敏感点并建立多元线性回归模型。最后,分析不同转速类型下模型的预测效果并对同种转速类型下模型预测效果进行相对评价,从而给出热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。实验结果表明,根据国际标准中不同主轴转速类型建立的热误差补偿模型,对于机床热误差预测效果存在较大差异。根据实际工程应用选择的最佳转速状态建立的补偿模型有较好的预测效果。     

基于自动编程系统的大型滚齿机热误差补偿

为降低大型数控滚齿机热误差,提高滚齿机加工精度,基于西门子数控系统与自动编程系统,提出一种数控滚齿机热误差补偿方法与系统.针对某型号大型数控滚齿机,利用模糊聚类法对热误差补偿温度变量进行优选,采用多元回归—最小二乘法,建立了滚齿机滚刀和工件主轴中心距热误差与温度关系的补偿模型,并在该大型数控滚齿机加工过程中进行了热误差补偿试验.结果显示,滚齿机滚刀与工件主轴中心距热误差值降低了约77.89％,齿轮加工精度提高了1～2级,表明所建立的热误差补偿模型精度高,所提出的滚齿机热误差补偿方法与系统具有实用价值.     

基于集成BP神经网络的数控机床主轴热误差建模

为了解决单一BP神经网络模型预测性能不稳定的问题,提出一种集成BP神经网络的数控机床主轴热误差建模方法。采用模糊c均值聚类法筛选温度敏感点,消除了冗余温度变量间的多重共线性。从机器学习的角度出发,分别采用平均法、中位数法和普通最小二乘法将几种具有弱预测性能的典型BP神经网络模型进行集成。以THM6380卧式加工中心为研究对象进行了主轴热误差实验,热误差预测性能分析结果表明,集成模型的预测精度和泛化能力优于单一BP神经网络模型,为机床主轴热误差建模及后续热误差补偿提供了新的思路。     

一种基于SINUMERIK数控系统的高速机械主轴热变形分析及实时补偿方法

为避免机床热变形对加工精度的影响,针对高速机械主轴发热量大、传动链中热量不均衡等特点,提出了一种基于SINUMERIK数控系统的主轴热变形实时补偿方法。以某卧式加工中心作为研究对象,利用主轴热变形分析仪进行机床主轴热变形检测,采集检验棒在X、Y、Z这3个方向的实时变化并生成曲线。在主轴系统中布局5个温度传感器实时采集主轴内部温度,采用线性回归方法建立机械主轴的热误差模型,结合SINUMERIK数控系统提供的同步功能及温度补偿功能,实现对刀尖位置的实时补偿,保障了机床的加工精度。     

基于LIBSVM的数控机床热误差建模研究

通过建立数控机床热误差补偿的数学模型是实现机床热误差修正和提高机床精度的有效措施.本文以CL-20A数控车床主轴热变形为实验对象,在大量实验数据的基础上,利用逐步回归分析法找出机床温度敏感点,并采用基于MATLAB平台的支持向量机算法来建立车床主轴热误差数学模型.实验结果表明,所建立的模型能精确把握机床主轴热变形的规律和趋势,对于预测机床主轴热变形,实现实时热补偿具有实用价值.     

变工况下基于迁移学习融合域内对齐的机床主轴热误差模型

热误差建模和补偿是提高机床加工精度的重要手段。 将得到的热误差模型应用到类似或相近任务中,对减少模型构建 和数据收集的成本具有重要意义。 本文提出了一种简易迁移学习(EasyTL)融合域内对齐的主轴热误差建模方法,以实现不同 工况下误差模型的迁移复用。 建立基于域内对齐和距离矩阵全组合择优的热误差迁移模型参数选取方法,获得最优组合。 进 一步分析不同类型的域内对齐和距离矩阵各自对模型迁移性能的影响。 最后,将迁移模型与 kNN 典型机器学习模型和卷积神 经网络深度模型进行比较验证,分别预测不同工况下主轴 Z 向和 Y 向的热误差。 此外,根据预测的主轴热误差进行工件补偿 加工实验。 该方法为热误差建模及补偿提供了一种新思路。     

基于信息粒化支持向量机的主轴热误差综合预测模型

主轴热变形是影响数控机床加工精度的主要因素。为提高主轴热误差的预测精度,提出了基于信息粒化支持向量机(SVM)的主轴热误差综合预测模型。使用信息粒化方法对采样温度数据与主轴热误差数据进行预处理,分别建立基于SVM的主轴热误差的回归预测模型和时间序列模型,通过计算两个模型权重系数,最终建立主轴热误差综合预测模型。以2MZK7150五轴数控可转位刀片工具磨床为研究对象,实验表明,较之于单一模型该模型具有良好的泛化能力和较高建模精度。     

基于遗传算法优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模研究

针对机床主轴热性能对加工精度产生影响的问题,对机床主轴热误差建模方向进行了试验研究。以数控磨床主轴为研究对象,通过热特性试验获得了阶梯转速下的温度变化数据和热误差数据,对温度数据进行了模糊聚类分组,并采用相关系数法选出了温度敏感测点;通过对灰色神经网络初始参数进行优化,建立了遗传算法(GA)优化的灰色神经网络热误差预测模型;在该模型中,以灰色神经网络的预测输出和实际值的绝对误差作为遗传算法适应度函数,以平均相对误差作为预测模型的评价标准,并与灰色神经网络、BP神经网络预测结果进行了对比。研究结果表明:该预测模型具有更高的预测精度,通过GA对灰色神经网络的初始参数进行优化,可有效地提高网络的预测精度,更好地用于热误差补偿系统。