数控机床进给轴热误差补偿技术研究综述

机床在内外热源共同作用下产生热变形,严重影响机床的精度稳定性与零件加工精度,如何抑制机床热误差是一个重要的研究领域.介绍了机床热误差避免方法和热误差补偿方法的研究进展.分析了直线进给轴误差的成因,并阐述了有/无预紧条件下丝杠热变形过程及机理.介绍了温度测点位置优化方法,以及数据驱动与机理驱动的热误差建模理念、方法及特点...     

基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿

以提高数控机床加工精度为主要目的,针对减少热误差而提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿方法.首先,分析遗传算法优化的BP神经网络学习算法.然后,建立神经网络模型对三轴联动卧式加工中心进行实时补偿.实验仿真结果表明遗传优化BP神经网络模型具有预测补偿能力强、补偿精度高、拟合性能优、实时性好等特点.     

基于BP神经网络的五轴数控机床热误差补偿建模

随着我国经济实力的不断发展,我国对于工业加工领域的重视程度在不断的加强,尤其是在数控机床的应用,具有重要的意义,不仅能够有效提高数控机床工作效率和质量,还能保障产品质量。为了有效判断数控机床档次,应当以数控机床加工精度作为主要的检测标准,而传统的五轴数控机床在热影响下,经常性的出现加工精度下降的问题,针对于此,本文基于BP神经网络的五轴数控机床热误差补偿情况进行建模分析,对比之前的应用数据可知其能够有效提高五轴数控机床的加工精度,具有重要的推广价值。     

基于补偿模糊神经网络数控机床热变形的控制

提出了一种基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型,讨论了该模型的详细结构、模糊规则、训练算法及相关技术问题,并给出了智能预报结果和精度评价。     

数控机床误差补偿技术及热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一,文章在分析我体系统基本变换的基础上,建立了计及几何误差,载荷误差和热变形误差的机床不空间综合误差计算模型。对ＸＨＦＡ２４２０加工中心的丝杠和滑枕系统的热变形误差进行了和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

数控机床热变形关键点的辨识与补偿方法的研究

阐述了数控机床热误差补偿的基本概念,提出了基于人工神经网络对热变形关键点进行辨识的通用方法,最后对补偿方法进行了讨论。     

神经网络技术在数控机床热误差补偿中的应用

热误差补偿是提高数控机床加工精度的一种重要手段,而神经网络技术又是热误差建模和热误差补偿的主要工具.本文介绍了各种神经网络技术在数控机床热误差建模和补偿中的应用,并且通过实例说明了神经网络技术的作用.     

数控机床误差补偿技术及应用热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一。文章在分析多体系统基本变换的基础上,建立了计及几何误差,载荷误差和热变形误差的机床空间综合误差计算模型。对ＸＨＦＡ２４２０加工中心的丝杠和滑枕系统的热变形误差进行了计算和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

一种新的数控机床热误差实时补偿方法

根据数控机床加工热误差,首先,利用粗集理论方法,分析各变量与热误差之间的相关性,选择出机床热误差补偿的重要特征参数。然后提出一种动态反馈网络建立数控机床加工热误差补偿模型,新的数控机床热误差实时补偿方法具有补偿误差精度高,网络学习收敛速度快,误差补偿实时性好等特点。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

无温度传感器的数控机床进给轴热误差补偿

分析了目前常见的进给轴热误差补偿方法的缺点,如需要多个温度传感器、模型的鲁棒性较差等。提出一种基于无温度传感器的、强鲁棒性的机床进给轴热误差补偿方法,在恒温环境下实现对运动生热导致的热误差的补偿。给出了热误差模型的推导过程以及应用ISIGHT平台进行参数优化的过程。热误差模型基于摩擦生热、热传导和散热机理实时预测滚珠丝杠的温度场,以实现预测并补偿丝杠热误差的目的。在一台立式加工中心VMC850上对x、y、z轴进行了热误差测试并给出了模型的仿真效果。在另一台立式加工中心VMC850上采用激光干涉仪进行了热误差补偿前后的对比试验和加工对比试验。试验结果表明,该热补偿方法具有很高的精度稳定性和强鲁棒性。     

数控机床误差补偿技术研究

为了减小几何误差对数控机床加工精度的影响,提出了一种基于多体系统理论和激光步进对角线矢量测量法的数控机床几何误差识别新方法.首先建立了基于多体系统理论的数控机床几何误差建模方法.然后介绍了激光步进对角线矢量测量方法.最后对直接传统法和激光矢量对角测量法进行了对比实验,并对数控机床进行了误差补偿实验.结果表明,采用多体系...     

基于BP神经网络数控机床热误差建模的研究

热误差是影响数控机床加工的最大误差因素。采用变惯性因子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法对数控机床进行热误差建模,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且精度相对较高,可以很好的提高BP网络的学习能力与泛化能力。仿真实验表明,变惯性因子PSOBP优化模型性能优于BP网络和标准PSOBP算法优化模型。     

基于动态反馈神经网络模型的数控机床热误差实时预报补偿

分析了数控机床热误差对制造加工精度的影响及影响数控机床热误差的关键因素,对采用神经网络模型预报数控机床热误差进行了深入分析,提出了具有反馈输入环节的动态神经网络模型.讨论了建立模型的关键技术问题,并对基于该模型的数控机床热误差的智能预报进行了计算机仿真分析.     

神经网络在数控机床运动误差补偿中的应用

本文利用神经网络建立数控机床圆轨迹运动误差的数学模型，并用神经网络模型输出对数控机床圆轨迹运动误差进行补偿。     

基于BP神经网络的数控机床故障诊断系统研究

提出了一种改进的BP神经网络模型应用于数控机床的故障诊断方法。介绍了诊断模型结构及网络算法，并以机床中进给伺服系统为例，分析其诊断过程；然后利用MATLAB对其进行仿真验证，并提出采用CPLD器件进行硬件的实现方式。试验结果表明，该方案合理、可行，有较好的应用前景。     

数控机床热变形分析研究及自动热补偿技术应用

本文对数控机床存在的各种热源进行分析,并提出减少发热量的各种措施.最后,以立式加工中心的Z轴应用自动热补偿技术进行实时补偿为例,取得了有益效果.     

基于神经网络的机床-工件系统热误差补偿技术研究

以机床-工件系统的热变形为研究对象,应用神经网络理论建立机床-工件系统的热误差模型,对热误差神经网络模型的关键输入参数进行了分析讨论,提出了该模型的误差补偿策略。以某型号大尺寸回转支承滚道数控车削加工为例,建立了热误差模型,对回转支承滚道加工实施热误差补偿,结果表明,机床-工件系统的热误差模型有较强的预测能力,提出的补偿方法有较好的补偿效果。     

数控机床精度快速建模技术研究

针对误差补偿技术中精度模型与误差测量的难题,提出了基于神经网络的机床精度快速建模方法,对模型结构及训练样本采集方法进行了深入的探讨。结合DURGA－30加工中心进行实验研究,并与传统建模方法进行了对比。最后,对模型的置信度进行了检验。     

数控机床螺距误差补偿技术研究

分析了数控机床螺距误差的产生原因和误差补偿原理,介绍了SINUMERIK802S/C系统数控机床螺距误差的等间距补偿方法和基于激光干涉仪的动态补偿方法,并给出了误差补偿实例。