基于西门子840D的数控滚齿零编程及其误差补偿方法研究

分析了数控滚齿零编程技术的实现原理以及YK3610零传动数控卧式滚齿机的误差情况,并在滚齿零编程数学模型的基础上,提出了基于离线测量齿轮误差,针对关键点坐标进行补偿的误差补偿方法,并通过试验建立误差补偿的经验库供补偿调用.利用西门子840D数控系统的开放性,构建了YK3610型数控滚齿零编程及其误差补偿系统的总体结构并实现其界面开发.该方法简便易行,成本低,对提高滚齿效率和精度有重要意义.     

非圆齿轮的滚齿加工数控技术研究

探讨了非圆齿轮数控滚齿加工的有关原理、技术和方法,提供了一套可行的基于CAN和嵌入式Linux的有关非圆齿轮滚齿数控机床的构建方法.重点介绍了有关误差补偿方法和实时解决方案.     

基于LC3000滚齿机的双头蜗轮滚齿误差分析与控制

在详细剖析蜗轮滚齿误差来源的基础上,针对蜗轮滚刀制造误差和滚切包络运动带来的齿形误差影响,通过对比分析,提出利用LC3000数控滚齿机自带的操作功能和数控程序相结合的方法,解决了双头蜗轮滚齿加工齿形误差控制难的问题。研究结果证明:该方法操作简单、效率较高、质量稳定,装配啮合良好。     

复合加工与降低滚齿成本

齿轮制造商除了对各种滚齿工艺进行优化外，还在努力整合工艺流程，将不同的加工技术合并到一台复合加工机床上，其目的是缩短加工循环时间；同时还能通过减少装夹及调整次数而降低装夹成本；通过将多次装夹造成的累积误差最小化而提高工件的加工质量；此外，     

基于跨齿分度法的大型齿轮齿距误差分析及补偿研究

针对成形法加工大型圆柱齿轮中的齿距误差,根据大型齿轮齿距精度的评定方法,分析机床热变形误差、刀具磨损误差及回转台分度误差对齿轮齿距误差的影响,研究齿距分度、连续分度对齿轮齿距误差的影响规律。基于跨齿分度,优化齿轮精加工工序,以降低齿距误差,并对优化效果进行试验验证。结果表明：跨齿分度法可有效降低因机床热变形、刀具磨损、回转工作台分度分辨率导致的齿轮齿距误差,较大幅度提高大型圆柱齿轮齿距的加工精度。     

基于NiosⅡ的非圆齿轮滚齿加工控制器设计

将基于FPGA的嵌入式软核处理器NiosⅡ应用于非圆齿轮滚齿加工控制,可以很好地满足非圆齿轮滚切过程中所需要的实时变传动比要求及利用FPGA实现电子齿轮合成运动,利用其硬件实现I/O处理及精插补算法,软件、硬件协同完成高精度、高速度控制。     

基于神经的数控加工热误差补偿

本文提出了一种基于神经网络的数控加工热误差补偿系统，该系统根据测出的数控加工机床的相关结构的温度值，进行实时地热误差补偿，介绍了该方法的原理，阐述了该系统的建立过程及有关技术的处理。     

基于小波包能量分布特征的齿轮故障诊断方法研究

齿轮的裂纹故障不仅影响机械系统的整体性能,还会导致机器损坏,因此,研究了齿轮裂纹长度的故障诊断方法。以多传感振动信号为研究对象,将小波包各个频段的能量比系数作为齿轮裂纹的故障特征,并通过改进的神经网络模型进行特征分类,实现齿轮裂纹长度的故障诊断。研究结果表明:所提出的故障诊断方法识别率高(97.5%),通用性好,能有效辨识不同工况下的齿轮故障。     

小波变换在加工误差分析中的应用研究

论文以信号处理理论为基础，提出了将加工数据中的系统性误差和随机误差与信号分析中的低频分量和高频分量相对应的分析方法和思路，介绍了小波分析中的多分辨率分析和小波包分析工具的原理，并以此为工具提取加工数据中的高、低频分量，即利用它们对机械加工中的数据进行分析、处理，从中提取包含在加工数据中的系统性误差和随机性误差，为及时了解工艺系统的状况，对其进行必要的调整、补偿提供依据，同时也为研究误差产生原因、机理及寻找其变化规律提供支持。     

基于小波包分解与K L变换的齿轮泵振动信号故障特征提取方法

针对齿轮泵故障成因复杂、模糊性强的特点,结合小波包分解与K-L变换,提出一种适用于支持向量机故障诊断的特征提取方法。通过小波包对样本故障振动信号进行分解得到特征向量,而后利用K-L变换处理得到新的特征向量集,达到降维去噪的目的。将处理后的特征向量集用于支持向量机的模型训练,分析结果表明:该方法能够有效提高故障模式识别准确率和识别效率。     

基于支持向量机的机械加工误差预测与补偿模型的研究

对加工系统进行补偿是提高机械加工精度的有效手段.通过对加工系统的研究,建立误差预测模型,是进行误差补偿的必要途径.本文以镗孔加工为实验对象,提出了基于支持向量机(Suport Vector Machine,SVM)的加工系统误差预测模型,实验结果显示,支持向量机可以应用于误差预测建模,且在系统误差的预测精度上高于基于径向基(RBF)神经网络的误差预测模型.     

基于多体系统理论的矫直机几何误差的建模与补偿

针对矫直机的几何误差建模和补偿技术进行研究。将矫直机床视为一个多体系统结构,完成对矫直机的拓扑结构描述,并进行压头、夹头和跨距调整等关键运动部件的误差分析。通过其次变换矩阵体系统推导机床几何误差模型,基于建立的误差模型,采用激光干涉仪识别机床运动轴的几何位置误差。提出矫直机的几何误差补偿方法并设计与开发补偿软件,对矫直机定位精度进行补偿。通过实验进行了误差补偿效果评价,实验结果证明误差模型的正确性以及软件补偿的可行性。     

基于小波包和倒频谱分析的颤振特征提取方法

立铣加工过程中的颤振会严重影响工件表面质量和材料去除率,加剧刀具磨损和恶化工作环境。虽然大部分颤振监测系统可以监测到颤振发生,但颤振发生时已经对工件和刀具产生了严重的损伤,因此,需要提前监测到颤振特征。由于加工过程的非线性导致振动信号频率成分复杂,单一的时频分析方法难于得到可靠的颤振特征。通过小波包分解确定颤振发生频段并重构该频段信号,通过颤振发生频段的倒频谱辨识稳定、过渡和颤振状态。研究结果表明,该方法可以有效识别立铣加工过程的稳定、过渡和颤振状态。     

基于小波包能量谱的工业机器人智能故障诊断

实际工业机器人在恶劣工作环境中易出现故障,传统的故障诊断大多都是通过振动信号进行,但是振动数据在实际工厂难以采集,给工业机器人的故障诊断造成了极大困扰。针对这一问题,提出一种基于小波包能量谱(WPES)与卷积神经网络(CNN)的工业机器人电流数据的智能故障诊断模型。该模型通过小波包将原始电流信号分解为多个子频带,计算每个子频带对应的能量特征,当工业机器人出现故障时,能量特征会发生变化,并将能量谱特征转化为二维矩阵用于设计、训练和测试所提出的模型。实验结果表明:采用WPES-CNN模型进行故障诊断,故障识别率达到了99.9%以上。     

车削加工信息融合的神经网络误差补偿技术

通过对车削加工误差的信息进行综合分析，运用人工神经网络的基本方法，建立了车削加工误差信息融合的神经网络结构的误差补偿模型，从结构和算法上进行了详细阐述；并介绍了在线误差补偿硬件系统的实现方法，以及通过样本的合理选择和系统的学习来提高补偿系统的补偿能力。     

小波包分解与单节点重构改进算法在轧辊偏心补偿中的应用

针对小波包算法在从复杂的轧制力信号中提取轧辊偏心信号时的频率混淆问题,提出了一种小波包分解与单节点重构改进算法的偏心信号提取新方法,并将其应用到轧辊偏心的补偿中。仿真结果表明:该算法能够有效地提取并重构轧辊偏心信号模型,对轧辊偏心的控制效果明显。     

一种成形砂轮磨齿机的几何误差建模与补偿研究

从成形砂轮磨齿机的磨削原理出发,分析了齿形误差和齿向误差与磨削过程的关系,进而提出将成形砂轮磨齿机分为两个部分,运用多体系统理论分别建立了其几何误差模型,并进行了简化。并针对秦川YK73200成形砂轮磨齿机,提出一种综合误差补偿方案。     

基于多体系统理论的五轴加工中心综合空间误差建模及补偿

基于多体系统运动学理论和齐次变换矩阵的应用,结合C-A双摆五轴加工中心,建立了该机床的综合空间误差模型。基于该模型,推导出数控指令的补偿修正算法并开发出了几何误差补偿软件,最后进行测量与补偿试验。试验结果表明：针对C-A双摆五轴加工中心的建模方法可靠,采用的补偿方式有效,实现了误差补偿的目的。     

基于小波包能量谱的磁记忆检测方法

提出磁记忆信号的小波包能量谱分析方法,以小波包变换理论为基础,通过对有中心小孔缺陷的45号钢和18CrNi4A试样进行拉伸试验,采集不同载荷下试样表面的磁记忆信号。用sym6小波对所得信号进行小波包能量谱特征分析。该方法可有效判断试样的应力集中部位及应力集中程度。