基于自然指数模型的机床定位误差建模与实时补偿

为提高数控机床的运动性能和加工精度,提出了基于自然指数模型的机床定位误差建模方法.通过分析在不同温度条件下的定位误差变化规律,将定位误差分为几何误差和热误差两个部分,其中,几何误差部分可以采用多项式模型进行拟合,而对于热误差部分,则建立其与环境温度、机床关键构件温度之间的自然指数模型,从而描述了热误差和温度场之间的非线性变化规律.通过与传统的多元线性回归模型进行试验结果对比表明:基于自然指数模型的定位误差建模方法在任何温度条件下均可获得较高的预测精度,经过误差补偿,可以大幅提高机床精度.     

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。     

整机热变形中测温点优化选择方法的研究

在高速高精度机床的加工过程中,由于各种热源的作用会导致机床产生热变形,从而影响其加工精度.针对整机热变形误差是影响机床加工精度的最大误差源,提出采用模糊聚类分析法对测温点进行优化选择,并利用多元线性回归方法建立整机热变形与温度之间的数学模型.结果表明,经优化后的温度变量应用到热误差模型中能够有效的预测整机的热变形,并且补偿效果很好.     

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.     

基于GA-SVR的数控机床热误差建模

为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法.为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴变形量.其次把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值.最后建立机床热误差模型,并验证模型的准确度.结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点.     

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。     

基于改进的FCM聚类算法对温度测点的优化和建模

在分析了国内外热误差建模方法的基础上,提出了一种基于改进的模糊C均值聚类算法,从而基于多元线性回归理论建立教学型复合机床主轴热误差模型。使用温度传感器对机床主轴不同位置进行温度测量,并采用改进的模糊C均值聚类法对所测量数据进行分组,筛选出每组的最优温度值进行迭代。采用优选出的温度数据,采用多元线性回归建模法对机床主轴热误差进行预测建模。通过实验验证多元线性回归理论创建的预测建模分析可得:补偿后,教学型复合机床的主轴Y、Z方向受温度影响的热误差降低到了5.4μm以内,通过对改进的模糊C均值聚类法和多元线性回归模型相结合,使机床主轴在Y、Z方向误差有所降低,能更好的预测主轴热误差,从而提高机床加工精度。     

加工中心主轴热误差的建模分析

采用五点法测量了加工中心主轴的温度场和热误差数据,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。     

数控机床热误差测点优化模型预测与实时补偿的研究

数控机床加工过程中温度场的变化产生的热误差严重影响工件的加工精度,需要进行热误差的检测与补偿.通过灰色关联算法筛选出关键的温度测点作为热误差预测模型的参变量,运用多元线性回归数学模型准确高效预估热误差值,采用热误差脉冲量叠加到反馈脉冲序列的方法实现热误差的实时补偿.从而低成本地消除数控机床加工热误差,提高工件的加工精度.     

数控机床热变形误差补偿技术

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过实时热变形误差补偿可以提高数控机床加工精度.本文在分析产生机床热误差的原理的基础上, 探讨了热误差的测量方法,利用多元线性回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型.应用数控系统的PLC补偿功能,对XH178加工中心加工过程中的热误差进行了实时补偿.实验结果表明误差补偿量达到80%以上.     

Statistical optimization and assessment of a thermal error model for CNC machine tools

The objective of a thermal error compensation system for CNC machine tools is improved machining accuracy through real time error compensation. The compensation capability depends on the accuracy of the thermal error model. A thermal error model can be obtained using an appropriate combination of temperature variables. In this study, the thermal error modeling is based on a correlation grouping and a successive linear regression analysis. During the successive regression analysis, the residual mean square is minimized using a judgement function, which, although simple, is effective in the selection of variables in the error model. When evaluating the proposed thermal error model, the multi-collinearity problem and computational time are both improved through the correlation grouping, and the linear model is more robust against measurement noises than the engineering judgement model, which includes variables with higher order terms. The modeling method used in this study can be effectively and practically applied to real-time error compensation because it includes the advantages of simple application, reduced computational time, sufficient model accuracy, and model robustnesss.     

A thermal error model for large machine tools that considers environmental thermal hysteresis effects

Environmental temperature has an enormous influence on large machine tools with regards to thermal deformation, which is different from the effect on ordinary-sized machine tools. The thermal deformation has hysteresis effects due to environmental temperature, and the hysteresis time fluctuates with seasonal weather. This paper focused on the hysteresis nonlinear characteristic, analyzing the thermal effect caused by external heat sources. Fourier synthesis, time series analysis and the Newton cooling law were combined to build a time-varying analytical model between environmental temperature and the corresponding thermal error for a large machine tool. A multiple linear regression model based on the least squares principle was used to model the internal heat source effects simultaneously. The two models were united to make up a synthetic thermal error prediction model called the environmental temperature consideration prediction model (ETCP model). A series of experiments were performed using a large gantry type machine tool to verify the accuracy and efficiency of the predicted model under random environments, random times and random machining conditions throughout an entire year. The proposed model showed high robustness and universality, with over 85% thermal error, with up to 0.2 mm was predicted. The mathematical model was easily integrated into the NC system and could greatly reduce the thermal error of large machine tools under ordinary workshop conditions, especially for long-period cycle machining.     

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.     

基于内置传感器的数控机床动态加工误差测量方法

以HJ044双转台型五轴联动数控机床为例,以机床内置传感器信息和多体系统理论为基础,建立了刀具相对工件的运动学模型,提出了一种基于内置传感器信息的动态加工误差测量方法。该方法利用机床编码器或光栅尺等机床内置传感器信息获取机床各轴运动位移,并结合机床运动学模型,测量由机床的动态特性引起的加工误差。并通过实验表明该方法是一种简单有效的数控机床动态加工误差测量方法。