神经网络在机床主轴热位移监控系统中的应用

本文在介绍机床主轴热位移监控系统的基础上,重点分析检测热位移的电涡流传感器的工作原理,及其神经网络在在线定标中的应用。     

数控机床电主轴热误差建模算法研究

为了减少电主轴在长时间运行过程中因热变形所产生的误差、提升数控成形磨齿机的加工精度,提出了基于多元二次回归理论的电主轴热误差建模方法。以某成形磨齿机的电主轴为研究对象,通过进行基于工况条件的热误差实验,检测电主轴径向、轴向热误差与温度变化之间的关系;然后运用多元二次回归建模方法并结合最小二乘法理论,建立了其轴向、径向热误差模型。实验结果表明该误差模型的预测精确度高、适用性好,对促进成形磨齿机加工精度的提升具有较好的参考意义和实用价值。     

高速电主轴热误差实验与预测建模

数控加工中心采用高速电主轴,由于电主轴发热导致主轴工作端明显热延伸,严重影响加工精度。以数控精雕机用永磁同步电主轴为研究对象,通过建立热特性实验平台,测试电主轴在不同转速、不同工作条件下的特征温度和热误差数据,建立基于自然指数函数的电主轴轴向热误差预测模型。在不同的工况下对模型的补偿结果进行实验验证,验证结果表明:该预测模型简单、精度较高,且建模成本较低,可以快速应用到实际的加工环境中。     

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SSA-BP的电主轴热误差优化建模

为解决某加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立预测精度高、鲁棒性强的热误差补偿模型。搭建实验台,利用美国雄狮回转误差分析仪采集电主轴的温度场和热误差数据。介绍麻雀搜索算法(SSA)原理、具体优化流程。采用SSA优化BP神经网络的权值和阈值,建立SSA-BP神经网络预测模型。与之前建立的BP神经网络预测模型相比,优化后预测效果更优,为电主轴热误差建模提供新的思路。     

基于BP神经网络的电主轴热误差补偿模型

热误差是影响高精度数控机床加工精度的主要的误差因素.文章主要论述了利用BP神经网络来建立CX8075车铣复合加工中心电主轴热误差补偿模型的建模的过程,以两组不同的数据,分别进行的训练和预测,经过在软件MATLAB中的模拟测试,通过BP神经网络建立的电主轴热误差补偿模型具备了较高的拟合和预测精度.分析结果表明,电主轴的原始热误差值与模型计算的输出结果的值非常接近,最低补偿率可达90％以上,这代表运用该BP神经网络模型能够补偿大部分的热变形误差.     

电主轴热特性分析与基于自然指数的热误差建模

提出了一种基于自然指数的数控机床电主轴热误差建模方法。通过对电主轴结构及温度场的分析,得到用于电主轴热特性有限元分析的几何模型和热边界条件,利用ANSYS对电主轴进行热特性有限元仿真分析,得到电主轴的稳态温度场与稳态变形场。电主轴任意转速下的热误差可通过自然指数模型来描述,但需要确定任意转速下的热平衡时间常数和稳态热误差两个参数,为此给出了两个参数的计算方法。在一台加工中心上进行任意转速下的电主轴热误差测量实验,结果表明：自然指数模型具有很好的鲁棒性和很高的准确性。     

MEA优化BP神经网络的电主轴热误差分析研究

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络建立磨齿机电主轴热误差预测模型的方法。通过测量磨齿机电主轴在加工过程中的温升与位移情况,利用思维进化算法优化BP神经网络算法在MATLAB软件中建立预测模型,并与未经过算法优化的BP神经网络建立的模型进行了对比。在电主轴X向热误差预测实验中,未经过算法优化的BP模型最低补偿率为84.85%,而经过思维进化算法优化BP模型最低补偿率为95.29%。结果表明:经过思维进化算法优化BP神经网络建立的热误差模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的BP神经网络热误差模型。     

神经网络在直线电机进给系统建模中的应用

获取直线电机伺服驱动系统的非线性模型，对这种先进的进给系统的广泛应用有着重要的意义。在对非线性模型建立方法分析的基础上，应用Levenberg-Marquardt优化策略，对前馈BP神经网络建模过程进行了推导。并利用试验获取的^数据，以直接辨识的方式，运用推荐的算法建立了某类型直线电机运动平台的非线性闭环系统模型。在模型的基础上仿真了运动系统的阶跃响应。由响应曲线表明，所获得的模型与实际工况中的系统很相符。     

面向电主轴热误差预测建模分析的改进IGWO-LSTM算法

针对电主轴复杂运行工况下的热误差建模问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的LSTM神经网络参数预测模型IGWO-LSTM。通过对灰狼算法收敛因子a计算方法进行优化来提高算法寻优性能;通过IGWO算法的适应度函数与LSTM隐含层节点数组成的IGWO-LSTM闭环系统对电主轴热误差预测模型进行训练和预测,避免陷入局部最优,同时提升模型预测精度。为了验证该算法性能,将它与改进前的算法进行对比,通过求取平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差对这两种神经网络进行评价,结果显示：文中算法的3种指标均优于改进前的LSTM模型,具有更好的热误差预测准确性和全局搜索能力。     

基于MEA-NARX神经网络主轴热误差建模

为了有效提高基于非线性时间序列的热误差预测模型精度,利用F统计检验确定模糊C均值聚类的聚类数目,结合不同量纲一化处理的灰色关联分析排序筛选出关键温度测点,建立基于NARX神经网络的热误差预测模型,通过设置输入延时阶数、输出延时阶数和隐含层神经元个数的范围,利用思维进化算法对输入、输出延时阶数和隐含层神经元个数进行寻优,与随机选取参数的NARX神经网络预测模型相比,模型预测精度提高了36.98%。     

无限冲激响应网络在数控机床热误差建模中的应用

本文阐述了数控机床热误差补偿技术的基本概念，提出了一种基于无限冲激响应(IIR)网络的数控机床热误差预报模型，讨论了该模型的建立及相关技术问题，对智能预报补偿系统进行了研究，并给出了智能预报的结果和精度评价。     

灰色理论与神经网络在形状记忆合金热变形行为中的应用

在传统BP神经网络预测模型基础上,分析了各个因素的灰色关联度权值,建立了基于灰色理论和BP神经网络的Ni-Ti形状记忆合金热变形行为的预测模型。结果表明,仿真数据的相对误差都位于-3%~3%,最小误差仅为0.94%。实验值和预测值的相关性高达0.9971,与传统BP神经网络的预测精度相比大为提高。     

磁旋转编码器在高速电主轴控制系统中的应用

iC-MH磁性编码器是德国iC-Haus GmbH公司生产的一款针对极小空间的快速12位编码器,选用该传感器与TMS320F2812控制板,通过合理设计其接口电路并使用BiSS串口通讯协议对iC-MH编码器进行初始化设置,实现了高分辨率、高速度的位置测量系统并在高速电主轴控制系统中成功应用.     

超高速磨削电主轴热特性分析

为了探明超高速磨削电主轴的内部温度情况,以及各部分温升引起的部件变形,文章以内装同步电机电主轴为研究对象,分析了其热量传递过程,计算了电主轴电机定子和轴承的发热量及各部分对流换热数,并对其稳态温度场、瞬态温度场及热-结构耦合场进行了分析。分析结果表明电主轴内部温度分布是极不均匀的,前后轴承与定转子之间存在很大的温差,各部件不同的热膨胀量造成了主轴轴头部分的热变形,影响了电主轴的精度和稳定性。     

基于神经网络系统的滚珠丝杠热误差建模

在追求高精度加工的现代数控系统中,热误差的消除具有重要的意义.文章首先简述了神经网络系统的特性及训练方法,成功地将神经网络模型应用于对数控机床直线进给系统的热误差进行建模,并取得了预期的成果,使最大预测误差降低到2μm,为进一步的热误差补偿奠定了基础.详细阐述了实际建模流程,根据训练数据的具体特征提出了一种新的数据预处理方法,使这些数据能更有效地应用于模型训练,是论文的一个创新点.     

电主轴技术在亚纳米木粉粉碎机中的应用研究

分析了亚纳米级超细木粉的应用前景,将电主轴技术应用到亚纳米级超细木粉裂解粉碎机中。利用高速铣刀和定刀的剪切作用,依靠特殊结构构成的楔形结构形成高压动压效应,设计了一台能够制备亚纳米级超细木粉的裂解粉碎机。试验结果表明该裂解粉碎机形成的木粉粒度已经达到了2400目,从而得到了一种新的亚纳米级超细木粉加工方法。     

FEA方法在电主轴阶梯过盈联结校核中的应用

介绍了高速数控机床电主轴扭矩传递联接——阶梯过盈配合的结构特点，和应用有限元方法对该过盈配合联接进行了应力应变分析的详细过程，通过结果分析，验证了该结构设计的合理性和联接的可靠性。     

高速电主轴热—结构特性研究

文章讨论了对CX8075车铣复合加工中心高速电主轴的建模,并利用有限元软件ABAQUS分析其热—结构特性,得到电主轴系统的温度分布和热变形情况,为进一步研究机床的热误差提供了理论依据。     

基于遗传算法优化Elman神经网络的机床热误差建模

为了提高数控机床热误差模型的预测精度,以某型号立式加工中心为实验对象,采用模糊聚类与灰色综合关联度相结合的方法对机床测温点进行优化,将测温点从8个减少到3个。利用遗传算法(GA)优化的Elman神经网络建立了主轴热漂移误差预测模型,通过实例比较了GA-Elman神经网络模型与普通Elman神经网络模型的预测效果。结果表明,与普通Elman神经网络所建的预测模型相比,GA-Elman神经网络模型对主轴轴向热漂移误差的预测精度较高,残差较小,网络的泛化能力较好。