非切削状态下加工中心主轴动态回转精度的测试及分析

以主轴动态回转精度为出发点,以两种不同类型加工中心主轴为测试对象,在非切削状态下分别进行了径向误差运动和轴向误差运动,以及热变形的测试及分析。提出了使用主轴误差分析仪进行主轴的动态回转精度以及热变形分析的方法,测试结果表明:静态误差相近的主轴,由于其结构、传动方式及冷却方式的不同,其动态精度可能存在很大差异。针对实测的加工中心主轴和整机的结构进行分析,可为机床和主轴的结构设计、误差补偿和实际加工提供技术支撑。     

基于三点法的主轴回转误差二次分离技术

为了提高主轴回转误差的检测精度。在原有的三点法检测对主轴回转误差和圆度误差分离的基础上,引入了振动的位移误差量,提出对主轴的回转误差量进行二次误差分离的思想,建立了基于三点法的主轴回转误差二次误差分离的数学模型。通过采用加速度传感器拾取振动的加速度信号。由此推导出振动位移误差信号。并将此误差信号从回转误差中去除。     

静压气体轴承主轴系统回转误差的控制与补偿

为了提高主轴系统的回转精度,以数控机床静压气体轴承的主轴系统为研究对象,设计以静压气体轴承为主承载元件、主动磁轴承为辅助元件的主轴系统结构。对主轴回转误差的分离进行建模分析,利用主动磁轴承的可控性设计回转误差的控制和补偿方法,并用MATLAB仿真分析该方法对回转误差的补偿结果。结果表明,该主轴系统利用主动磁轴承(AMB)的可控性和静压气体轴承较高的回转精度,由磁轴承作为误差补偿机构,提高了主轴系统的回转精度。     

基于RSM-NSGA-Ⅱ的主轴精度调控参数优化

数控机床主轴系统的性能直接影响其加工精度。热误差和回转误差作为主轴系统精度的两个关键指标,研究其多工况下误差变化规律与对应的调控参数优化方法对主轴系统精度的提升具有重要的应用价值。基于响应面(RSM)分析法,以获取的主轴系统热误差和回转误差数据为响应值,建立多工况下的主轴精度RSM模型,基于多目标遗传算法,研究多工况下的主轴系统调控参数优化方法,得到不同工况下的主轴系统最优运行参数,并在自主搭建的主轴精度调控实验台上进行了有效性验证。     

基于三点法的主轴回转精度实验分析

应用三点法的测量系统,对气浮主轴的回转精度进行测量。该测量系统主要由纳米级圆度的标准球、多通道双灵敏度电容位移传感器组成。通过搭建实验平台,建立误差分离模型,对三点法测量气浮主轴回转精度进行分析,利用误差分离算法对实验得到的数据进行处理,然后利用MATLAB对测得的原始数据进行仿真,得到气浮主轴在不同转速下的回转精度。分析出不同因素对回转误差影响的趋势并进行归纳,为气浮主轴回转精度的控制和在线监测提供了理论依据。     

一种圆柱度测量基准的误差分离方法

通过对主轴回转误差运动的分析，结合三点法圆度误差分离技术，提出了一种完全分离圆柱度测量基准误差的分离方法，即利用主轴回转轴线平均线、测量传感器及直行导轨之间的空间位置关系，建立相应的坐标系，在分离出被测截面圆度误差、最小二乘圆心初始坐标的基础上，完整地分离出影响圆柱度精密测量的径向回转运动误差和导轨的直行运动误差。该技术不仅可以消除测量基准误差对圆柱度测量精度的影响，还可以实现主轴回转误差、导轨直线度以及导轨对主轴平行度误差的精密测量，对高精度误差补偿加工和机床的精度检验也具有重要意义。     

误差分离技术在主轴回转误差检测中的应用

针对采用静态检测手段对机床回转误差的检测精度不高,本文提出把误差分离技术用于机床主轴回转误差的检测,把工件的圆度误差从误差中分离出来,从而提高了机床回转误差的检测精度。     

车磨复合机床主轴系统的温度场建模与仿真

影响现代高速机床加工精度的主要因素是热误差。机床主轴系统的热特性直接影响到机床的精度进而影响零部件精度,因此有必要对主轴系统进行热分析,了解其热特性,以便进一步分析和改进。车磨复合机床主轴回转系统结构设计及性能要求很高,应具有足够的强度、刚度、抗振性、韧性和抗疲劳性能。分析主轴热源,计算发热量,确定边界条件,利用有限元软件ANSYS建立了主轴系统的温度场模型并进行了数字模拟仿真,为类似主轴系统的热应力及热变形设计提供了参考。     

车床主轴回转精度测量系统的研制

车床作为制造业的基础设备,零件加工精度受到诸多因素制约,其中主轴回转误差是主要的影响因素之一.该车床主轴回转精度计算机测量系统由光电编码器、电涡流传感器、微机、变送器、数据采集卡及辅助工具构成.在测量车床主轴回转精度的同时,可获得与主轴角位置对应的径向跳动、端面跳动和角度摆动误差,使用数理统计法误差分离技术编制LabV...     

两点法在曲轴圆度误差测量中的应用

采用误差分离技术,将经典三点法演化为两点法,对曲轴轴颈圆度误差进行实时在位精确测量。实现曲轴轴颈圆度误差和工件主轴回转运动误差的有效分离,去除了工件主轴回转运动误差对圆度误差的影响,对系统的测量精度及测量误差做了详细分析。     

基于装配定位优先级的并联结合面误差建模

分析了并联结合面在装配定位优先级意义下装配误差的形成机理与计算方法。针对常见的平面结合面与圆柱结合面,分析了误差形成和装配精度失效的原因,采用小位移旋量(SDT)法描述了误差变动。针对并联结合面间位姿变动的相互影响,定义了装配定位优先级的概念,并详细分析了并联结合面装配定位优先级的判定依据。根据装配定位优先级确定了并联的各结合面误差组成及计算方法。列举了常见的并联结合面形式,并以一组常见并联结合面的装配误差分析为例,验证了该方法的可行性,为装配体误差分析、零件精度设计、装配成功率计算等提供了借鉴。     

基于神经模糊控制理论的数控机床热误差建模

将基于神经模糊控制理论的建模方法--模糊神经网络建模法应用到数控机床热误差建模当中,讨论了热误差模糊神经网络的结构及建模原理;对大型数控龙门导轨磨床主轴箱系统进行建模试验,采用非接触式红外温度测量仪和千分表分别测量主轴箱系统温度值与主轴热误差,得到两组独立的试验数据,一组用来建立主轴箱系统热误差模糊神经网络预报模型,另一组用来对模型进行验证。试验结果表明,模糊神经网络模型预测精度高,泛化能力强;将模糊神经网络建模方法与径向基函数神经网络建模方法进行综合对比,分析结果表明,模糊神经网络建模方法具有更好的建模效率、建模鲁棒性及预测性能。     

龙门数控机床主轴热误差及其改善措施

依据ISO和ASME标准建立龙门数控(Numerical control,NC)机床热误差测试条件,通过主轴恒转速和变转速热误差试验分析主轴箱温度场分布及其对主轴热误差的影响趋势。建立龙门机床误差元素模型,分析影响机床各坐标轴加工精度的主轴热误差分量。研究发现,主轴热误差和主轴箱温度存在单调对应关系,温度对主轴轴向的热伸长误差的影响要远大于主轴径向的热漂移误差,但温度变化相对各坐标变形存在热延迟和热惯性等特性。对主轴径向精度影响最大的热误差分量是由机床生热产生的同方向的偏移误差和与之垂直的偏转误差;对轴向精度影响最大的则是轴向的偏移误差。针对热误差特点和分布规律,提出结构优化、热平衡、误差补偿建模等3种减小热误差的措施,并对其各自优点进行了分析。     

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。     

150MD24Z7.5型电主轴动态误差和热变形实验研究

电主轴的动态误差和热变形是影响数控机床精度的重要指标,其对定位精度和工件表面加工质量的影响尤为显著。采用主轴误差分析仪,对150MD24Z7.5型主轴的各项动态误差及各方向的热变形量进行实验研究。通过试验结果数据分析,获得了主轴系统在不同转速下的同异步误差、热平衡时间及不同方向的热变形量等,为主轴动态误差补偿和热变形智能预测提供了准确的数据支撑。     

数控车床主轴热变形对零件形位加工精度影响分析

分析了数控车床主轴热变形的特点,在此基础上运用空间了解析几何分析了该热变形与被加工零件形位误差的关系,得出加工热误差的理论模型,从而为实现数控车床主轴热变形误差补偿提供理论依据和技术基础.     

基于改进PSO算法的数控机床主轴优化设计

通过分析主轴结构和加工过程中受载变形情况, 建立了主轴优化设计的数学模型。根据邓克莱法计算得到的一阶固有频率近似值,引入动态约束条件 。针对传统优化设计方法在解决主轴优化设计中出现的问题,引入粒子群优化 (PSO) 算法,并提出了一种惯性权重值适应性递减的粒子群（ADW）算法。将ADW算法用于数控机床主轴优化实例中,得到主轴结构参数优化组合。研究结果表明,运用所建立的主轴优化设计数学模型及改进粒子群算法可以得到主轴结构参数优化组合,充分显示了该研究方法的有效性。     

Suppression of thermal deformation of machine tool spindle using TiC-Fe composite

The minimization of error generation in machine tool spindle is important because high-speed and ultra-precision machining are extensively utilized in industrial fields. The thermal deformation of the machine tool spindle generated by the frictional heat between the outer and inner bearings can deteriorate the machining accuracy. In this study, a TiC−SUS431 composite was fabricated using the liquid pressing infiltration method to suppress thermal deformation, and its thermal properties were obtained by thermal characteristic tests. For the transient thermal analysis with finite element analysis, the parameters of the machine tool spindle-bearing model were selected, and the boundary conditions were calculated. The temperature and thermal deformation of the analysis model were compared by applying SCM415 and TiC−SUS431 to the material of the machine tool spindle and changing the rotation speed. From the analysis results, it was demonstrated that the TiC−SUS431 machine tool spindle can improve the machining accuracy by minimizing the spindle thermal deformation.

     

Dynamic modeling for thermal error in motorized spindles

This paper proposes a new modeling methodology to predict thermal error in motorized spindles. The dynamic model predicts thermal errors that are caused by deformation in the motorized spindle structure due to heat flow from internal sources. These thermally induced errors become more serious and dominate the total error when it comes to high speed and high precision. If these thermal errors can be predicted, they can be compensated in real time. In this paper, a new thermal errors model (ARX model) is presented which capitalizes on the notion that the motorized spindle thermoelastic system has very complicated dynamics. Furthermore, the selection principle of temperature key points, which are indispensable for building a robust thermal error model, is provided using the thermal error sensitivity technology. At last, an experiment on the thermal error in a motorized spindle is conducted to verify the effectiveness of the ARX model, the experimental results show that above 80 % of axial thermal errors are predicted for a variety of motorized spindle cycles and the dynamic model has good accuracy and robustness.     

An identification method for spindle rotation error of a diamond turning machine based on the wavelet transform

This paper presents an identification method for the spindle rotation error from the flatness error in the workpiece surface. The spindle rotation error is identified by the wavelet transform, Weierstrass function, and power spectral density (PSD). The flatness error comprises various errors of the machine tool, such as spindle rotation error, guideway error, motor error, and ball screw error, therefore, wavelet transform is used to process the measured result of the workpiece and the signal is decomposed into high-frequency and low-frequency signal. Weierstrass function is used to fit the spindle rotation error. According to the PSD analysis of the processed signal in the frequency domain, the spindle rotation error is identified from the measured flatness error, this method provides a basis for the identification of machine tool errors.