数控机床导轨变形误差补偿技术研究

针对机床导轨变形特别是大型、重型机床的导轨变形降低加工精度的问题,提出了利用软件误差补偿技术来消除导轨变形对加工精度的影响.以数控车床为例,分析了导轨变形对加工零件的影响,提出了利用最小二乘法拟合导轨变形曲线,阐述了利用指令修正技术进行误差补偿的原理,为进行数控机床全局误差补偿提供了理论依据和技术参考.对CK6140型数控车床进行了补偿,有效地改善了加工精度.     

神经网络PID控制的液压驱动主动升沉补偿预测控制研究

为了提高船舶在海面上作业时补偿精度,采用BP神经网络PID控制方法,并对船舶升沉运动输出误差进行仿真。建立船舶主动升沉补偿系统简图,分析船舶升沉运动工作原理,给出液压缸驱动传递函数。引用BP神经网络算法,采用梯度下降法对BP神经网络加权值进行修正,通过学习速率来补偿控制系统输出误差,从而实现PID控制器参数在线调节。在受到不同负载影响状况下,采用MATLAB软件对船舶升沉运动补偿精度进行仿真,并且与PID控制补偿精度进行对比。结果表明:采用PID控制器,船舶升沉运动输出误差较大,控制系统反应速度较慢;而采用BP神经网络PID控制器,船舶升沉运动输出误差较小,控制系统反应速度较快,同时,随着负载质量的增加,输出误差就会增大。采用BP神经网络PID控制系统,响应速度快,补偿精度高,提高了船舶在海面上作业定位精度。     

基于实时误差补偿的精密定位系统的研究

介绍了基于实时误差补偿的精密定位系统的组成，分析了系统的偏摆振动模型，讨论了偏摆误差检测原理。利用有限元软件ANSYS。设计了采用双层平行板弹性铰链结构、基于PZT直接驱动的微驱动补偿工作台。实验结果证明，采用实时误差补偿技术，定位系统的运动性能得到较大提高。     

数控机床在线检测系统的定位误差补偿实验研究

为了提高数控机床在线检测精度,研究机床各个轴的定位误差对数控机床在线检测精度的影响。针对数控机床误差补偿进行实验研究,采用激光干涉仪在数控机床上测量出各个轴的定位误差,将各个轴的定位误差依次进行补偿;并以Visual C++6. 0为工具,编写了三次样条曲线的算法程序,将测量的数据点拟合成一条曲线,达到可以预测机床任意点误差的效果;进行标准块检测实验。结果表明:在数控机床在线检测系统中实施误差补偿,效果较为明显,利用补偿软件可以实现对数控机床任意点进行补偿。     

用于核环境管道维修的宏-微机器人遥控焊接系统的惯性补偿

针对复杂极限环境下的管道焊接维修,提出了一种宏-微结构的机器人遥操作方法进行遥控焊接.通过基于六维力觉传感器的力控制来实现焊前管道装配.为消除宏机器人末端的微机器人运动惯性对力控制的影响,需要补偿在机器人运动过程中微机器人产生的惯性力.研究了宏-微机器人的惯性补偿算法,进行了惯性补偿仿真试验.结果表明,该算法能够消除微机器人的惯性力,补偿最大力偏差不超过2.5 N,补偿力矩精度达到0.3 Nm,满足宏-微机器人管道遥控焊接的精度要求.     

基于数据驱动的数控系统热误差建模与补偿控制研究现状

针对数控加工过程日益复杂,数控系统热误差建模及误差补偿控制越发困难的问题,分析了传统建模方式面临的挑战,阐明了以"数据+算法+算力"的数据驱动建模架构在数控系统智能化与精度提升方面面临的机遇和挑战。以数据驱动技术为线索,对数控设备热误差建模和误差补偿控制2个方面的研究现状进行综述。并对数据驱动算法在数控系统中的应用前景进行了乐观预测。     

基于神经网络的并联机床位姿误差分析与补偿研究

为了解决并联机床位姿误差补偿这一难题,以六自由度并联机床为研究对象,基于并联机床的运动学逆解建立了位姿误差模型,得到了并联机床驱动杆杆长误差和铰链点位置误差与并联机床动平台位姿误差的关系。铰链点位置误差可以通过调整杆长来弥补,由于驱动杆杆长误差难以测量,所以基于BP神经网络设计了一种改进的修正系统输入法对并联机床动平台的位姿误差进行补偿。仿真结果表明,经过补偿后的位姿误差明显小于补偿前的位姿误差,验证了并联机床位姿误差分析与补偿方法的可靠性。     

面向微操作的宏/微精密定位技术研究

宏/微精密定位技术是微操作机器人的关键技术之一.在分析微操作机器人对宏微结合的精密定位技术需求的基础上,介绍了微米级宏动定位系统以及纳米级微动定位技术的实现方法.最后总结了压电陶瓷驱动纳米定位技术中的机构、驱动、检测、控制等关键问题的研究现状,并对微定位技术发展趋势进行了展望.     

基于灰色系统理论的车削中心热误差补偿技术的研究

文章以数控车削中心作为研究对象,采用基于灰色系统理论的关联度分析方法,对数控车削中心的热误差、温度场的检测、热误差检侧点的优化及实时补偿技术进行了研究,对选择机床热关键点的位置进行了探索研究,对热传感器进行了优化布点,建立起热误差补偿系统,并以实时补偿方式进行了加工验证,目前阶段得出的结果表明补偿效果显著.     

基于BP神经网络的磨床力误差补偿方法

为建立磨削加工参数与磨削力导致的力变形误差之间的关系模型,提出基于神经网络的力误差建模和实时补偿方法.建立经遗传算法优化的BP神经网络以表征磨削参数与磨削力的关系;运用有限元方法对零件进行力学分析,建立磨削力与力变形量的关系模型;建立加工参数与切削力误差映射模型,预测误差补偿量,进行实时补偿.实验结果表明:该切削力误差...     

基于ARM_Linux的数控机床热误差补偿控制器的设计

以减小机床热误差,提高加工精度为主要目标,设计以S3C2440A处理器与嵌入式Linux操作系统为控制平台,运用BP神经网络建立误差模型的热误差补偿控制器。首先,控制器通过布置在机床关键温度点上的温度传感器采集加工中心的温度信号,该信号经温度采集模块处理后送到CPU处理器计算出温度值。同时,用激光干涉仪检测出机床对应时刻的误差值。BP神经网络模型根据温度值与误差值计算出综合误差补偿值。然后,将计算出的补偿值通过接口传送给CNC控制中心,CNC控制中心做出误差控制指令,修正机床热变形造成的被加工工件的尺寸误差。仿真实验结果表明了补偿效果的可行性。     

BP神经网络补偿热变形误差的研究

在精密加工中，由于热变形引起的误差占整个系统误差的40％－60％[1] ，这说明对热变形进行深入研究和找出其规律并提出相应的补偿措施是十分必要的。本文是以CK616－1简易数控车床为实验对象，在对其热误差分析的基础上进行热误差建模，并结合改进的BP神经网络给出了具体实现的方法，对提高机床的加工精度有着极其重要的意义。     

基于GA-BP神经网络的单向走丝线切割机床热误差补偿

单向走丝线切割机床是一种高精度加工机床,机床的热变形将对其加工精度有较大的影响.采用实验检测获得机床上各测温点的温升与对应机床热变形量数据.再利用研究构建的GA-BP神经网络法机床热变形误差预测模型,对机床热变形进行误差补偿,实验证明了该方法的先进性、可行性和实用性.     

基于遗传神经网络的直线伺服系统定位误差补偿

针对数控直线伺服系统的定位误差补偿,采用激光干涉仪测量工作台的定位误差,建立基于RBF算法的神经网络误差模型.提出遗传算法的训练方案优化RBF的网络参数,为了评价优化后RBF网络预测的精度,运用部分误差样本进行训练和仿真.构建了以DSP为核心的直线电机定位误差实验平台,根据误差校正值进行误差实时补偿实验.仿真和实验结果表明:经过遗传算法训练的神经网络模型对工作台的误差具有良好的学习能力和泛化能力,工作台定位精度显著提高.     

数控系统位置误差的分析及参数补偿

数控机床的定位精度是确定数控机床加工精度的一项重要的技术指标,它表明数控机床各运动部件在数控装置的控制下,在运动中所能达到的位置准确程度。以FANUC-Oi系统为例,阐述了数控机床位置分析和参数补偿的具体原理及方法,并指明了在参数补偿中应注意的问题。     

基于多体理论的加工中心热误差建模及补偿技术研究

文章基于多体系统理论,提出四轴加工中心的热误差建模理论和方法,同是运用RBF神经网络方法对热误差模型进行参数辨识.最后对工件优选了5个测温点,实时测量其温度,作为误差参数辨识的输入值,实现了软件实时补偿.在该加工中心上分别沿4个坐标方向加工工件表面并比较补偿结果,表明补偿效果显著.     

多轴机床几何误差建模与补偿技术的研究

基于多体系统运动学理论,分析了多轴机床的拓扑结构关系及各个运动轴的误差项元素,建立了多轴机床运动空间的几何误差模型。基于Labview开发了误差补偿平台,进行了误差补偿试验。通过对比补偿前后各轴线性定位误差和补偿前后的数控加工代码,验证了所建立的误差模型的正确性,且该补偿方法是可行的。