数控机床温度与热误差检测系统

数控机床热变形补偿模型研究和应用中须快速采集大量温度与热误差信号。针对温度和热差信号的特点开发了检测系统,此系统具有方便快速测量机床各部位温度和机床热误差的功能。     

机床主轴热误差建模

在测量机床关键部件温度和主轴热误差的基础上,用逐步回归方法建立了多元线性回归模型,并介绍了温度变量的选择。为机床的设计与制造提供了参考依据,也为机床的误差补偿提供了模型。     

改善数控机床主轴系统热特性有限元分析精度的方法

提出了一种根据数控机床主轴系统实测温度数据来调整有限元模型热载荷的方法,给出了基于实测数据调整有限元分析关键参数的方法。以数控螺纹磨床主轴系统有限元模型校准为例,通过仿真实验方法说明了所提出方法的应用步骤,并证明了其有效性。     

数控机床主轴热误差及优化策略研究

数控机床具有非常高的加工精度与加工效率,是机械制造行业不可或缺的重要设施。数控机床在运行过程中,主轴位置会产生大量的热量,导致数控机床加工精度降低,为此,必须要尽可能消除主轴热误差。主轴热能主要来源于外部环境以及机床本身热能,其中电动机发热与轴承发热产生的热能难以有效去除,需要分析发热缘由并计算热量大小。为了有效控制主轴热误差,可以从改进结构并增强温度控制水平、额外增加热源与自身热能相平衡、构建热误差-温升模型三个方面进行。     

主轴热误差前瞻预测模型

为消除主轴热误差对加工质量的影响,以某精密卧式加工中心为研究对象,利用智能温度传感器和位移传感器检测机床温度值和主轴热变形,基于主轴温度场准静态假设建立了主轴温度一热误差模型.为优化数据性能,改善补偿系统动态品质,选取灰色理论建模,通过建立温度新陈代谢预测模型,消除了温度检测和补偿实施的时差影响,最终实现主轴热误差的前瞻预测.研究结果表明,该模型计算量小,预测精度高,可用于稳定加工中的热误差实时预测.     

龙门数控机床主轴热误差及其改善措施

依据ISO和ASME标准建立龙门数控(Numerical control,NC)机床热误差测试条件,通过主轴恒转速和变转速热误差试验分析主轴箱温度场分布及其对主轴热误差的影响趋势。建立龙门机床误差元素模型,分析影响机床各坐标轴加工精度的主轴热误差分量。研究发现,主轴热误差和主轴箱温度存在单调对应关系,温度对主轴轴向的热伸长误差的影响要远大于主轴径向的热漂移误差,但温度变化相对各坐标变形存在热延迟和热惯性等特性。对主轴径向精度影响最大的热误差分量是由机床生热产生的同方向的偏移误差和与之垂直的偏转误差;对轴向精度影响最大的则是轴向的偏移误差。针对热误差特点和分布规律,提出结构优化、热平衡、误差补偿建模等3种减小热误差的措施,并对其各自优点进行了分析。     

五轴联动机床的主轴热误差补偿

针对某型五轴联动数控机床,给出了温升所导致的主轴热伸长表达式以及各运动轴热误差补偿量与热误差量之间所满足的关系式。描述了利用差动式电容位移传感器测量热误差的方法,阐述了加工时热误差的补偿实现方案。     

数控机床温度与热误差检测系统

数控机床热变形补偿模型研究和应用中须快速采集大量温度与热误差信号.针对温度和热误差信号的特点开发了检测系统,此系统具有方便快速测量机床各部位温度和机床热误差的功能.     

数控机床主轴系统热特性有限元分析

机床主轴系统的热变形是影响机床精度的主要因素,本文使用有限元法对数控螺纹磨床主轴系统建立了温度场模型并计算了温度分布,然后计算出系统的热变形。计算结果为主轴系统的进一步设计计算和热变形控制提供了基础。     

机床热补偿中温度变量分组优化建模

提出数控机床热误差分组优化建模。在数控机床热误差建模时，先根据温度变量之间的相关性对测量所得的所有温度变量进行分组，再根据各变量与热误差之间的相关性选择典型变量并加以组合，最后依据多元测定系数(回归平方和与总平方和的比值)确定用于建模的温度变量。给出了分组优化建模实例。通过分组优化建模，减少了选择温度变量和建模所需的时间，且避免了误差模型中的变量耦合，提高了热误差模型的精确性和鲁棒性，从而使数控机床热误差实时补偿更有效。     

机床热误差建模研究综述

机床热误差的产生不可避免,热误差在机床的总误差源中又占有较大比重。如何合理地对机床热误差进行建模,并以此为基础实现热误差的避免与补偿十分关键。在过去三十年里,众多国内外学者针对热误差的建模方法进行了探究,基于建模方法的不同可分为两类:经验热误差建模方法与理论热误差建模方法。经验热误差建模方法主要应用于机床热误差的补偿,基于对统计学模型的参数辨识实现热误差的预测。理论热误差建模方法主要用于机床热误差的避免,基于传热关系及力与位移的约束建立方程,并通过微分方程的数值求解得到热变形。以这两种机床热误差的建模方法为脉络进行展开,分别探讨了两类建模方法国内外的研究现状,并分析了各模型的优缺点,并对未来的研究趋势进行了展望。     

灰色系统理论在机床热误差测点优化中的应用

针对影响机床加工热误差建模的机床温度场分布问题，借用灰色系统理论的关联度分析方法。对热传感器在机床上的优化布点进行了研究，从原先的16个温度测点减少到仅使用其中的4个关键温度进行热误差建模，从而可以较简便的分析所研究机床的热误差，提高了热误差建模的鲁棒性。     

重型数控落地铣镗床主轴组件温度场分布建模

针对重型数控落地铣镗床主轴组件的热态特性进行分析,研究了主轴组件内部热源发热量和热边界条件的确定方法,运用有限元方法对落地铣镗床主轴组件工作过程中的温度场分布进行了建模,并用实验的方法对主轴组件的温度场分布模型进行参数修正,提高了建模精度.     

基于概率有限元法机床主轴可靠性分析

以机床主轴为例,采用ANSYS有限元分析软件进行了可靠性分析,具有一定的工程应用价值。     

基于外部机床坐标系偏移的热误差实时补偿

基于数控系统的外部机床坐标系偏移功能，通过修改数控系统中的PLC程序，将数控机床的热变形误差，即工件与刀具间的相对热运动值读入数控系统，利用外部机床坐标系的偏移而实现热误差的实时补偿，开发研制了高精度、低成本、满足实际要求的热误差实时补偿系统。经实际生产应用，机床的加工精度得到了大幅度提高。     

基于机载测头的机床热误差在线识别方法研究

针对当前机床热误差在线检测识别困难的问题,提出一种机床测头在线测量热误差的方法。该方法可在不求解几何误差的情况下,利用组合球阵球心热变形前后的坐标值构成空间向量,通过该向量求解坐标变换关系识别和辨识热误差。最后,在三轴加工中心上进行测量和试验验证。试验证明,该方法能够快速地在线识别和检测热误差值,为热误差的补偿提供了先决条件。