THG400卧式加工中心误差分析与建模

分析THG400卧式四轴加工中心机床结构,基于多体系统理论建立卧式四轴加工中心的综合空间误差模型,分析机床某相邻体间变换特征矩阵运算方法;给出机床综合空间误差模型实际应用的基本思路,建立的综合空间误差模型能全面准确地为数控机床误差补偿的实际应用提供理论基础。     

多体系统理论的数控滚齿机综合空间误差建模

为提高数控滚齿机床的加工精度,结合自行设计的数控滚齿机床,利用近年来研究数控机床误差建模的新方法—多体系统理论对六轴滚齿机床进行几何误差分析,建立综合空间误差模型,得到综合空间误差变化规律。为利用数控误差补偿方法提高滚齿加工精度提供理论支持。     

基于球杆仪的数控机床空间误差建模与检测方法研究

为改善传统的数控机床空间误差检测方法检测时间长、成本高、操作复杂等缺点,提出一种新的基于球杆仪的空间误差分析与检测方法。沿半球螺旋线轨迹对数控机床空间误差进行检测,并利用多元回归分析理论建立空间误差的综合模型;利用所建的回归模型对不同检测点的误差进行预测和补偿。实验结果表明,该方法可将实验所用的立式加工中心几何误差减小80%左右。       

基于多体系统理论的精密立式加工中心精度建模与预测

为了对机床加工精度进行事先预测并验证设计方案的合理性,分析了几何误差因素,基于多体系统理论建立了精密立式加工中心的精度预测模型。用拓扑结构和低序体阵列描述了多体系统间的关联性。基于齐次变换矩阵描述体与体之间的坐标变换关系,推导出多体系统中任意两相邻体之间各种运动的特征矩阵和相对运动方程,最终建立了精密立式加工中心精度预测模型,并以模拟加工典型试件为基础,实现了对机床的精度预测。预测分析表明,基于多体系统的精度建模可以有效抽象地描述精密立式加工中心的系统结构,并实现加工精度的合理预测,为机床设计方案的改进及精度分配提供了重要的依据。     

基于12线法的数控机床几何误差测量辨识研究

数控机床几何误差参数辨识是实现数控机床误差补偿的关键技术,而实现误差补偿的前提是通过几何误差参数辨识为空间误差模型准确提供数控机床的21项几何误差参数.现有数控机床几何误差参数辨识方法在测量效率和辨识精度等方面均存在一定不足.基于多体系统误差分析理论研究了12线数控机床几何误差参数辨识方法,并对该方法的数学建模和实验进行了分析.     

五轴机床旋转轴几何误差分析与补偿

五轴机床旋转轴之间装配所导致的位置无关几何误差（PIGEs—Position independent geometric error）是决定机床精度的关键因素,如何量化PIGEs对位姿精度的影响程度以及误差项之间的耦合作用强弱,从而合理地确定补偿值的权重系数是目前机床误差补偿技术所关注的热点问题。为降低五轴机床装配导致的PIGEs对机床精度的影响,首先,基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了混合式五轴机床几何误差综合模型,表征了空间误差向量与几何误差项之间的映射关系。其次,考虑几何误差的分布特性,引入Morris全局灵敏度分析方法量化几何误差的作用效果及误差参数间的耦合强弱,通过灰色关联度分析表征误差的敏感性系数与位置向量、姿态向量间的关联程度,基于分析结果确定位置无关几何误差补偿值的权重系数。最后,以摆头-转台为特征的混合式五轴机床为例,进行基于球杆仪(DBB-Double ball bar)的几何误差测量辨识实验,利用辨识值进行虚拟圆锥台轨迹测量、误差补偿和复杂曲面零件加工实验。结果显示：十项几何误差对姿态误差的直接作用效果最为明显,利用基于敏感性分析的修正补偿值进行误差补偿后,虚拟圆锥台测量轨迹的半径偏差减小了65.1%,圆度误差降低了58.8%。基于误差分析实施误差补偿后,“S”型工件的轮廓精度平均提升了49.9%,误差补偿结果验证了误差分析结果的准确性和有效性。     

基于灰色系统的机床热误差建模研究

针对机床加工过程中的热变形误差受多因素影响,变化趋势复杂,难以用常规预测方法进行有效预测的问题,该文提出了一种新的基于改进灰色系统的智能预测模型。该模型利用函数变换法改善灰色系统数据序列的光滑度,采用等维新陈代谢法克服了传统的灰色预测模型的不足,所建模型具备了输入数据动态更新的能力,预测更趋于合理。将该模型应用于工厂现场的一台数控车削加工中心进行热误差趋势的预测,从而实现热误差的补偿研究。研究表明,该模型的预测性能优于全数据GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型,是运用灰色系统理论进行机床热误差补偿建模最理想的模型,具有优异的补偿功能,能够有效的提高机床加工精度。     

数控非球面超光滑加工机床空间误差建模

为了快速有效地提高超光滑加工机床的加工精度,为实施误差补偿做好基础和准备工作,进行了超光滑加工机床误差建模技术的研究.根据数控超光滑加工机床的具体结构,运用多体系统运动学理论的基本原理,建立了机床成形系统的拓扑结构和低序体阵列,并推导出机床相邻体的特征矩阵,它是进行机床精度分析与建模的核心.基于多体系统运动学精度分析理论,详细研究了数控超光滑加工机床的理想成形运动函数、理想成形运动约束、实际成形运动函数以及实际成形运动约束,进而得到了刀具成形点的综合空间位置误差,最终完成了超光滑加工机床的综合空间误差建模过程,给出了具体模型表达式.     

基于多体运动学的超重型数控机床维护周期预测

以某型号超重型数控落地铣镗床为研究对象,针对重型数控机床样本小、结构复杂等特点,在机床多体运动学模型基础上,建立其空间误差模型,并提出其精度可靠性预测模型,分析运动副的磨损量对机床加工精度的影响程度,找出误差源,确定影响机床加工精度的关键因素,预测机床的维护周期。     

机床空间位置误差平面光栅测量补偿及实验验证

针对三坐标立式加工中心的21项几何误差,作者提出了利用平面正交光栅检测机床空间位置误差的方法,并建立了机床空间位置误差与几何误差的关系模型;其次,提出了人工神经网络机床空间位置误差离线补偿的数学模型;最后,通过机床误差测量实验和对实验数据的可视化处理,验证了该方法在机床误差补偿应用中的可行性,为机床位置误差的补偿提供了新思路.     

基于支持向量机的静压转台热误差补偿

在一般补偿器的硬件中无法运行MATLAB等第三方工具软件的代码,导致大多模型不能被应用于机床热误差的实际补偿.为了提高误差建模效率,降低对补偿系统硬件的要求,提出静压转台热误差实时补偿方法. 该补偿方法以支持向量机（SVM）为核心算法,分别使用鱼群算法和狼群算法对支持向量机的核心参数进行前期和后期优化,在保证预测精度的前提下提升建模效率. 通过离线训练MATLAB筛选出支持向量导入到开发的补偿软件中,利用用于过程控制的对象连接与嵌入（OPC）方式对热误差实施实时在线补偿. 与传统多元线性回归建模方式对比,可以看出该模型在精度和效率上均较优.补偿实验的结果表明,转台的轴向误差由原来最大为40 μm降低为约10 μm,转台的加工精度提高了75%,验证了所提出补偿方法的有效性.     

基于灰色模糊聚类和LS-SVM加工中心的热误差补偿模型

为实现数控机床热误差的补偿,提出了基于灰色综合关联度的灰色-模糊聚类算法和最小二乘支持向量机（LS-SVM）对数控机床热误差元素进行优化建模的方法.该方法通过计算各温度测点和热误差数据间的灰色综合关联度,确定灰色相似矩阵,并利用最大树法,得到基于不同水平的聚类结果形成的谱系图,从而确定关键测温点,再利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差补偿模型.以MDV-55立式精密加工中心为实验对象进行建模补偿,结果表明,该方法不仅减少了温度传感器的数量,而且机床的加工精度也得到了显著改善.     

考虑工件热变形的大型结构件误差建模与补偿

为减少大型结构件的加工误差,基于热特性分析建立了考虑工件热变形的综合误差模型及其补偿方法.分析光栅尺温度变化产生热变形的机理,并通过热流研究光栅尺局部的非线性温度变化规律,对龙门加工中心几何误差和热误差分别建模,并叠加生成复合误差模型.建立工件热变形与温度变化量之间的线性模型,并分析加工过程中复合误差与工件热变形之间的相互关系,建立考虑工件热变形的综合误差模型.利用数控系统外部机械原点偏移功能,应用自主研制的误差实时补偿系统,并依据考虑工件热变形的综合误差模型,实现对龙门加工中心的误差补偿.结果表明:只考虑机床误差时,复合误差模型有很高的预测精度,但并不能应用到有较大工件热变形的大型结构件加工中;而考虑工件热变形的综合误差模型在大型扭力臂的实际加工中效果良好,其加工定位精度至少提高了52%.     

基于元动作单元的数控机床运动精度映射

为使数控机床精度设计有定量的理论数值供参考,从运动的角度出发,建立了基于元动作单元的数控机床运动精度映射模型. 采用“功能(Function)-运动(Motion)-动作(Action), FMA”的结构化分解方法得到元动作单元,并结合多体系统理论对数控机床拓扑结构进行了描述；运用旋量理论对数控机床误差建模,建立数控机床空间运动误差模型,并用螺旋理论得到空间运动误差综合值；以制造成本、空间运动误差螺距及其大小为设计准则,构建了运动精度映射模型,并应用NSGA-Ⅱ遗传算法对数控机床运动精度进行映射. 对某国产加工中心进行运动精度映射求解,说明了该模型的可行性和有效性.     

平面二次包络环面蜗杆数控加工误差分析研究

以多体系统建模理论和空间啮合原理为基础,研究数控机床各轴运动误差、刀具误差、工装误差等多项原始误差对平面二次包络环面蜗杆数控加工廓面精度的影响,推导出包含以上各误差的平面二次包络环面蜗杆误差廓面方程,利用牛顿迭代法计算并对误差计算结果进行对比分析,从理论上阐述各误差对加工蜗杆廓面精度的影响规律,为平面二次包络环面蜗杆高精度数控加工提供参考。       

减小CNC机床定位误差方法的研究

提出了基于“华工2000型”数控系统CNC机床的定位误差的一软件补偿方法，该方法克服了等间距定位误差补偿的缺点，使定位误差补偿的位置可随机设定，建立了数控机床定位误差软件补偿的数学模型。在ZJK7532加工中心上进行的补偿实验表明，采用本补偿方法能使机床的定位误差减小70％以上。     

基于注意力机制的数控机床热误差深度学习预测方法

为提高热误差预测精度和鲁棒性,提出一种基于注意力机制和深度学习网络的数控机床热误差预测模型。采用数据转化策略,将数控机床原始温度数据转化为温度图像,直接作为深度学习网络的输入;提出一种基于注意力机制的温度敏感点识别网络,根据温度测点与热误差关联程度,赋予各温度测点不同的权值,避免了温度测点的人为选取弊端;建立12层深度CNN学习预测网络,利用其强大的图像特征学习能力,挖掘温度图像与热误差的非线性映射关系,无需对温度关键点进行预选择,保留了更多的热误差与机床温度特征关系,显著提高了模型预测精度。为了提高热误差模型的精度与泛化能力,引入Dropout正则化方法和Adam优化算法,对深度卷积神经网络的结构与参数进行了优化。该方法在针对G460L型数控车床的热误差验证中表现出较高的预测精度。通过与BP神经网络和多元回归等传统热误差模型进行对比,深度卷积神经网络框架下的热误差模型在泛化性指标上表现更优。