加工中心主轴热误差数值建模方法的探讨

在测量加工中心主轴系统的温度场和热误差数据的基础上,研究了温度变化与主轴热误差之间的关系,并用不同的回归方法建立了两者的多元线性回归模型。经研究分析,利用偏最小二乘回归法进行建模,具有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求。     

数控机床热误差补偿模型稳健性比较分析

数学模型的精度特性和稳健性特性对数控机床热误差补偿技术在实际中的实施性影响不容忽视。对数控加工中心关键点的温度和主轴z向的热变形量采用多种算法建立了预测模型,对不同算法拟合精度进行分析。同时进行全年热误差跟踪试验,获得了机床在不同环境温度和不同主轴转速的试验条件下的敏感点温度和热误差值。以此为基础,对各种预测模型的预测精度进行比较验证不同模型的稳健性。结果表明,多元线性回归算法的最小一乘、最小二乘估计模型以及分布滞后模型在改变试验条件时预测精度下降,而基于支持向量回归机原理的热误差补偿模型仍能保持较好的预测精度,稳健性强。这为数控机床热误差补偿模型的选择提供了具有实用价值的参考,具有很好工程应用性。     

数控机床热误差特性分析

对数控机床在主轴空转和实切状态下的热误差特性进行了比对分析。利用模糊聚类和F统计量确定了最佳的分类及分类阈值,根据温度与热误差之间的灰色关联度确定出温度敏感点,进而建立补偿模型。对实验结果的分析表明,温度敏感点在两种状态下是动态变化的,不同状态下的补偿模型并不通用;实际生产中的热误差补偿应优选实切状态下的热误差模型。     

精密数控机床主轴热伸长补偿技术研究

针对目前精密数控机床热误差补偿问题,在基于主轴热误差测量系统的基础上,提出一种基于FCM聚类、多元线性回归的热误差补偿模型。通过对某卧式加工中心主轴恒定转速和变速工况下进行温敏点测量,建立关键温敏点与机床主轴热伸长的几何关系,通过补偿结果和切削试验表明该方法可以有效地降低主轴热伸长误差,提升零件的加工精度。     

数控机床热误差补偿最佳转速选择

为提高数控机床热误差补偿模型在实际工程应用中的补偿精度和稳健性,研究了热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。首先,以Leaderway V-450数控加工中心主轴Z向为研究对象,控制机床主轴在空转状态下,以图谱和恒定转速两种方式进行了多批次实验。然后,采用模糊聚类结合灰色关联度选择温度敏感点并建立多元线性回归模型。最后,分析不同转速类型下模型的预测效果并对同种转速类型下模型预测效果进行相对评价,从而给出热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。实验结果表明,根据国际标准中不同主轴转速类型建立的热误差补偿模型,对于机床热误差预测效果存在较大差异。根据实际工程应用选择的最佳转速状态建立的补偿模型有较好的预测效果。     

数字孪生下基于 DACS-MFAC 的数控机床热误差自适应预测方法

基于现代控制理论的经验建模法,在针对数控机床不同生产工况时,难以建立一种共性的热误差解决方案。 探索了在 数字孪生框架下以无模型驱动方式实现数控机床热误差自适应预测的研究。 首先,建立了机床“热传感-映射-融合与优化-驱 动”数字孪生框架,实现热特征信息在数字孪生体中的存储与融合。 然后,基于 MISO 系统的假设条件和动态线性化几何释义, 提出了一种不受被控系统任何结构数据影响的热误差无模型自适应控制(MFAC)方法。 进一步,基于动态发现概率和自适应 步长的 DACS-MFAC 算法按照一定的周期更新系统参数,实现数字孪生系统下热误差预测值的动态优化。 实验结果表明, DACS-MFAC 方法具有适应强、精度高、收敛性好等优点。     

基于主轴转速的机床热误差状态方程模型

本文提出了一种基于主轴转速的机床热误差状态方程模型。该模型利用机床主轴转速而不是用机床温度场预报机床的热变形,因此极大简化了其应用。采用了连续系统状态空间模型辨识方法对状态空间模型进行辨识。实验结果表明状态空间模型可以满足要求,且优于直接利用最小二乘法对线性差分方程辨识所得的结果。     

基于机理分析和热特性基本单元试验的机床主轴热误差建模

为更精密地对机床主轴热误差进行预测,对主轴温度场和热变形进行机理分析,提出用热特性基本单元试验对初步理论模型进行修正从而得到最终模型的建模方法。根据主轴的尺寸和轴承参数对主轴温度场和热变形进行机理分析并确定初步理论模型,在不同起始温度下进行两组热特性基本单元试验,试验中采用温度传感器对主轴前后轴承及前端面的温度进行测量,采用位移传感器对主轴轴向热变形进行测量,得到主轴在升温和降温过程中温度场和热变形的特性数据,基于该数据对初步理论模型进行修正。在一台数控车床主轴上进行模型的试验验证,结果表明:该建模方法能同时对主轴升温和降温过程进行温度场和热变形的建模与预测,且具有高精度的优点,可用于各种数控机床主轴热变形的预测。     

基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差建模

为最大限度减少热误差对数控机床加工精度的影响,尝试结合灰色理论和人工神经网络各自对数据处理的优点,提出一种基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差补偿模型.在一台处于实际加工状态的数控车床上进行试验,采用数字式温度传感器测量经过优化选取的对热误差有关键影响的机床构件和加工环境的温度数据,采用非接触式位移传感器获得机床加工热误差数据,在不断调整灰色模型数据序列长度及神经网络权值、阈值的基础上,最终建立热误差补偿模型.通过与传统灰色模型和神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有对原始温度和热误差数据要求低、计算简便、预测精度高、鲁棒性强等优点,可用于各种复杂实际加工场合中的数控机床热误差实时补偿.     

数控机床热误差时间序列模型预测稳健性的提升

针对数控机床热误差建模应用的时间序列算法受严重多重共线性的影响存在预测稳健性不足的问题,提出一种提升时间序列预测稳健性的方法。该方法将时间序列算法与能够抑制多重共线性的建模算法相结合,从而既可通过在模型中加入温度滞后值来提供更全面的温度信息,又可对温度滞后值引入的更为严重的多重共线性进行处理。文中以时间序列算法中的分布滞后(DL)算法、共线性抑制算法中的主成分回归(PCR)算法为例,采用主成分分布滞后(PCDL)算法建立了机床热误差补偿模型,并将其与DL算法的预测精度和稳健性进行了比较。结果显示,PCDL算法因为抑制了多重共线性的影响,其模型预测精度和稳健性远优于DL模型,预测精度提升了约9μm。本文所述方法可为时间序列数据建模在不同领域内的应用提供参考。     

利用自组织原理补偿主轴热误差的仿真研究

本文提出了一种基于自组织原理的主轴热误差补偿策略，它只需根据对主轴热倾斜状态的定性测量结果即可进行定量误差补偿，从而可以大大降低对误差测量精度的要求及测量成本，同时各补偿力间的协调关系根据自组织原则自动建立，简化了补偿算法。经过对某型卧式加工中心主轴热误差进行的自组织仿真补偿，其主轴热倾斜误差减小了92％以上，热偏移误差减小了46％以上。     

主轴热误差的数值建模分析

数控机床逐渐向高精度、高速度、精密化、智能化方向发展。机床的精度直接影响了工件的加工精度。以测量加工中心主轴系统的温度场和热误差数据为基础,采用五点法测量了加工中心主轴系统的温度场和热误差数据,用偏最小二乘回归方法建立了两者的多元线性回归模型,并对各个测温点的温度变化与主轴热误差之间的量化关系进行了定性研究。经研究分析,该模型具有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的需要,也可作为机床设计和制造的参考依据。     

基于数字孪生机床模型的加工路径优化研究

制造业个性化加工转型对数控机床加工控制提出了更高的要求,针对固定工况构建的数字孪生模型无法适应生产要求进行加工路径的调整问题,本研究提出了以改进的遗传模拟退火算法（IGASA算法）嵌入到数字孪生机床模型,根据实际加工需求,构建了走刀长度与换刀成本综合最小化的目标函数,并设定了数控加工运动干涉约束、重复走刀约束、基元加工顺序约束、刀具寿命约束四种约束,以IGASA算法进行目标求解,以获取到最优加工路径。同时,通过数字孪生机床模型实现对数控机床的虚拟映射,实时获取加工数据与数控机床运行数据,并根据数据变动,采用IGASA算法进行最优加工路径的自适应更新。验证表明,该方法可以重新进行加工路径的更新,案例中的加工路径长度缩小了141.56mm,表明该方法的有效性。     

基于实时反馈的机床热误差在线补偿模型

为建立一种能够适应机床不同工况且具有准确预测能力的热误差补偿模型,提出一种基于限定记忆递推最小二乘法辨识热误差模型参数的机床热误差预测建模方法。该方法随着机床工作状况的改变,根据实时反馈的温度和热误差数据,采用递推方法对模型参数进行即时修正,使热误差模型能够及时跟踪机床系统的热特性变化,实现以较高的预测精度对机床热误差进行补偿。通过数控车床主轴轴向热误差辨识建模及补偿实验可以看出,限定记忆递推最小二乘法比一步最小二乘法辨识精度有较大提高,最大残差值减小了52.3%,标准差减小了67%。实验结果表明,利用该方法进行机床热误差模型参数辨识具有较高的预测精度和鲁棒性,有效可行。       

基于分段拟合的机床大尺寸工作台热误差补偿模型

大型机床工作台在往复运动过程中,丝杠螺母会产生大量的热,一部分热量从螺母传入工作台导致工作台两侧翘曲,使工作台不同位置产生不同热误差。为提高大尺寸机床工作台的纵向热误差补偿精度,提出分段拟合热误差建模预测方法。该方法是沿工作台横向在多个位置建立对应点的纵向热误差模型,然后由各点单模型预测值进行分段拟合建立工作台整体预测模型,利用分段拟合模型实现对工作台任意位置热误差预测。同时为了提高热误差模型预测精度和鲁棒性,采用粒子群优化算法根据实时反馈热误差数据对模型参数辨识,使热误差模型能适应机床最新的工作状态。在一台三坐标铣床工作台上进行试验,建立X轴快速运动时工作台纵向热误差模型,试验结果表明:该方法鲁棒性好预测精度高,能够实现大尺寸工作台任意位置的热误差补偿,且具有一定的通用性。     

无偏估计拆分算法在数控加工中心主轴热误差建模中的应用

针对多元线性回归无偏估计算法在处理具有多重共线性的机床热误差数据建模中出现的模型参数估计失真问题,提出了一种用于处理共线性数据的无偏估计拆分算法。该算法将建模过程分成多个步骤完成,每步只对一个自变量进行回归,从而达到弱化自变量共线性的目的。以Leaderway-V450型数控加工中心为实验对象,根据在不同季度内测量的多批次空转实验数据,将无偏估计拆分算法与传统多元线性回归的模型精度和稳健性进行了验证。研究结果显示,无偏估计拆分模型的预测精度和稳健性远优于经典多元线性回归模型,尤其对于跨季度数据预测,该算法优势更大。     

基于GA-BP网络的多轴机床热误差建模

为最大限度减少热误差对多轴联动机床加工精度的影响,综合遗传算法全局收敛性和人工神经网络局部搜索快速性的优点,提出一种基于遗传算法优化BP网络隐层节点数及初始值的机床热误差建模方法。运用Matlab-GUI工具开发了具有通用性的交互式多轴机床热误差建模仿真系统,通过与传统的BP神经网络进行对比分析及试验论证,证明该模型预测精度更高、通用性强。     

数控机床热变形误差研究及补偿应用

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过误差补偿的方法可以提高机床的加工精度。研究了通过实时补偿热变形误差提高数控机床加工精度的方法,阐述了热误差的基本原理,介绍了热误差的测量方法。采用模糊聚类的方法来布置测温点,利用多元线形回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型。在PLC补偿系统的作用下,在加工过程中对XH718数控机床进行实时补偿。实验结果表明补偿效果很好。