加工中心主轴关键热敏感点选取与热误差预测

为探究数控机床主轴温度场信息与主轴热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC)与广义回归神经网络的主轴热误差预测模型。首先,使用热成像技术布置温度传感器,并利用K-medoids算法对温度测点进行聚类分组,使用灰色关联度分析方法计算温度与主轴热误差之间的相关程度,进而提取出最佳热敏感点;其次,引入调节因子优化ABC算法的寻优过程,使用改进后的ABC网络确定GRNN网络的最佳参数及光滑因子;最后,以三轴数控加工中心为研究对象,进行温度数据与热误差数据的采集,建立基于ABC-GRNN热误差预测模型并与优化前进行比较。热误差实验结果表明,K-medoids算法与灰色关联分析相结合,有效避免了温度测点之间的多重共线性;ABC-GRNN模型可以更准确地预测出主轴各项误差值。     

基于改进模糊聚类和最大信息系数的数控机床温度测点选取北大核心

在加工过程中,机床会因热变形而产生误差,这将严重影响加工精度。减少加工过程的热误差是提高加工精度的有效途径,而确定关键温度测点不仅能提高计算效率,还可避免温度数据间复共线性问题,提高热误差模型的预测精度。提出基于改进模糊聚类和最大信息系数(MIC)的温度测点选择方法,通过改进模糊聚类对温度测点进行分类;根据MIC方法选择每类温度数据中的关键温度测点;使用BP神经网络对热误差进行建模。结果表明:与传统温度测点选择方法相比,利用所提方法改进的热误差模型精度更高。     

基于模糊聚类与灰色理论的机床主轴温度测点优化方法

数控机床主轴热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,主轴热误差温度测点优化对于准确建立机床主轴热误差模型、提高机床精度具有十分重要的意义。提出一种基于模糊聚类与灰色理论的机床测温点优化方法,通过对主轴测温点进行模糊聚类分析,根据Xie-Beni有效性指标评定,将温度点归为几类,然后通过对模糊聚类后的测温点与主轴热误差进行灰色相关性分析,实现机床主轴温度测点的进一步优化。试验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

基于GRA-PCA的机床主轴系统热敏感点优化

热敏感点优化选取是热误差建模过程中的关键问题,所选取的热敏感点优劣将直接影响热误差模型的精确性和鲁棒性。提出一种灰色关联分析（GRA）和主成分分析（PCA）结合的机床主轴系统热敏感点优化方法,采用GRA筛选对热误差影响较大的温度测点,机床主轴不同位置处的多个测点温度值以及主轴在对应温度下产生的热漂移作为分析数据,通过计算温度变量与热漂移之间的灰色关联度,得到其灰色综合关联度矩阵,确定二者相关性后初选温度变量;根据PCA将高度相关的温度数据简化为较少的相互独立的主成分,将其作为后续热误差模型的输入,从而实现热敏感点优化。将该方法应用于数控机床主轴系统,优化完成的热敏感点数据作为主轴热误差模型的输入变量。结果表明：将优化所得热敏感点作为BP热误差模型输入,预测所得热误差与实际热误差的平均残差为0.83 μm,低于仅采用灰色关联分析法优化热敏感点的5.18 μm及仅采用主成分分析法优化热敏感点的4.57 μm,机床z轴热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。     

数控机床热误差建模及预测方法分析

热误差作为制约数控机床加工精度的关键因素,在重型数控机床上表现得尤为明显。以重型落地镗铣床为例,根据热误差测量试验数据,分析重型数控机床温度场特性,并基于兼顾相关系数和欧式距离的系统聚类准则,对温度测点系统进行优化,以减小温度测点间共线性。通过优化温度测点,采用多元线性回归分析,建立重型数控机床热误差预测模型。由现场试验可知,建立的热误差预测模型可将均方根误差控制在10μm以内,有效地提高了热误差预测精度。     

基于灰关联分析的热误差测点优化

针对影响机床热误差建模的机床温度场分布问题,提出了优化热关键点的新方法.借助于灰色系统理论的关联度分析方法,根据现场测得的统计数据序列,建立了灰关联分析模型,通过计算布置于机床上各个温度布点的温度传感器的温度采样序列值同机床定位误差之间的绝对灰色关联度值,最终从32个温度测点当中选择了4个点用于建立热误差补偿模型.最后基于四个测温关键点建模对Z轴的定位误差进行了补偿实验,结果证明补偿效果较好,所提出的热误差测点优化研究可以有效提高热误差模型的鲁棒性.     

机床热误差建模的温测点优化分析与应用研究

针对影响机床实现精确热误差补偿的温测点优化问题,提出了结合模糊聚类理论和灰色关联理论的测点优化分析方法。针对测点样本的模糊性,应用模糊聚类分析可以实现测点的有序分类;针对测点样本的灰色性,应用灰色关联分析可以实现测点的最优选择。将上述理论应用于实验室自主研制的非球面的研磨抛光机(AGPM),经温测点实时测量与优化分析,最终实现了测点的优化选择,并为后续AGPM热误差补偿的实现奠定了坚实的理论基础。     

基于FCM聚类和RBF神经网络的机床热误差补偿建模

热关健点的选择和热误差建模技术是决定热误差补偿是否有效的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要.为了实现对数控机床热误差的补偿控制,文章利用模糊C均值(FCM)聚类方法,对机床上布置的温度测点进行优化筛选,将温度变量从20个减少到4个,然后给出了基于RBF热误差补偿建模方法.通过建模实例表明,文章提出的建模方法,在保证补偿模型精度的同时有效减少了温度测点,降低了变量耦合影响,并提高了补偿模型的鲁棒性.     

数控机床的热误差建模与补偿研究

数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分析、多元线性回归求解,建立了精确的热误差补偿模型。经补偿验证,该原理理论正确、简单易行、稳定可靠,可以大幅减小机床的热变形误差。     

基于偏相关-灰色综合关联度的温度测点优化

机床的热误差建模与补偿技术是提高机床加工精度的行之有效方法,而关键温度测点的选择是成功实施该技术的重要前提,由此提出一种基于偏相关-灰色综合关联度的温度测点优化方法。采用偏相关分析法,分析单一温度测点与主轴热误差间的相关性,剔除掉不相关或弱相关的测点,对剩余测点进行基于灰色综合关联度算法的分析,量化各测点与机床主轴热误差间的紧密程度,将测点数量由16个减少至4个。根据优化结果,建立4测点的热误差预测模型,分析表明,主轴Z向最大热误差由10.338μm减小至1.299μm,验证了温度测点优化结果的有效性。     

基于模拟退火遗传算法优化BP网络的数控机床温度布点优化及热误差建模

在热误差建模中,温度测点的优化选择至关重要。提出了运用相关性方法,分析测点温度与主轴热漂移之间的关系,找到相关性较高的测点位置,实现温度布点的优化选择。在此基础上采用模拟退火遗传算法（ GSA）优化BP神经网络的方法建立热误差模型,并通过实验验证。结果表明：优化的热误差模型能够跳出局部最优而达到全局最优解,得到的误差模型拟合值更加接近实测误差值;基于GSA优化的BP网络模型较传统的神经网络模型有较高的精度及更强鲁棒性。     

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%。     

基于SOM神经网络聚类以及支持向量机的数控机床热误差建模方法的研究

为了减小主轴季节性热误差影响,提高机床的加工精度,提出了基于针对机床热源进行SOM神经网络预聚类后的支持向量回归机的主轴热误差综合模型。针对一台型号为HTM40100h的车铣复合中心,对主轴的关键温度测点进行了内外热源的划分,并在冬夏两个季节对所有测温点温度和热误差数据进行采集,将外部热源温度数据作为SOM网络的输入变量进行季节性聚类,聚类后的外部热源温度数据连同同时刻的内部热源温度数据一起作为不同季节支持向量回归机模型的输入变量,得到热误差拟合值。将通过聚类预处理的方法与未经聚类的方法进行了对比试验,结果表明:该综合预测模型在冬夏两个季节均获得了较高的建模精度和鲁棒性。     

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。     

基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。     

基于蝙蝠算法优化的小波神经网络车床主轴热误差建模

为提高数控车床主轴热误差的预测精度,以某型号数控车床主轴为研究对象,提出基于小波神经网络(WNN)的主轴热误差建模方法。利用K-means++聚类结合相关性分析理论,将温度测点从10个减小到2个。针对小波神经网络对初始值敏感的问题,采用蝙蝠算法(BA)将预测输出值与实验测量值之差的绝对值作为个体适应度函数,将蝙蝠个体的位置向量映射为小波神经网络的初始连接权值、尺度因子及平移因子,实现对小波神经网络初始值的优化。利用优化后的小波神经网络建立车床主轴热误差预测模型,与未优化的小波神经网络和BP神经网络预测模型对比。结果表明:BA-WNN对主轴轴向热误差的预测精度较高、残差较小、预测能力更强。     

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。     

基于逐步线性回归的温度测点优化

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。文章采用逐步线性回归方法对核电轮槽铣床主轴箱的温度测点进行优化与建模。首先利用瞬态热-结构耦合分析了主轴箱在粗加工时的温升和热变形,再通过逐步线性回归方法对温度测点进行优化,利用优化后的温度测点建立了主轴X,Y,Z三个方向的热误差模型,最后对主轴箱在精加工运行时对所建立的模型进行了验证,结果表明:该方法不仅可以有效减小温度测点数目,还能保证模型的预测精度,三个方向的热误差均减小到5μm以下。     

基于粗集方法的机床热补偿误差的温度测点优化

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。采用粗集理论对机床热变形建模及补偿技术中温度测点的选择进行优化,以HMC800A立式三轴加工中心温度测点的选择为例进行研究,结果表明该方法能有效地减少温度测点数量,既可以保证模型的精度,又可节省工作量。     

数控机床热误差动态灰色优化建模研究

为降低热误差对加工精度的影响,以减少补偿成本、简化数据采集、提高补偿精度为目标,提出采用灰色GM(0,N)模型进行数控机床热误差建模预测;以优化数据配置、改善补偿系统动态品质、提高鲁棒性为目的,建立了GM(0,N)优化模型。采用智能温度传感器和位移传感器采集了MCH63精密卧式加工中心温度数据和主轴3个方向热位移量,并根据采集数据构建热误差模型。试验结果表明:GM(0,N)建模方法简单,数据量少,运算时间短,预测精度较高;优化模型可根据在线输入的新数据不断修正模型本身,其精度高、鲁棒性强、通用性好,适合于在线建模。