基于复杂曲面的多轴数控加工非线性误差的控制研究

通过分析非线性误差及其对多轴数控加工的影响,提出了基于复杂曲面的多轴数控加工中非线性误差的控制方法,以期为提高多轴数控机床的加工精度贡献力量。     

数控车床定位精度的激光检测法

数控机床的定位精度是反映数控机床控制特性和加工质量的重要指标,直接决定着零件的加工精度。如果机床的定位精度超差,则会导致加工出的零件不合格,这也直接影响了数控机床性能与功能的发挥。为了快速、准确检测出机床的定位误差并进行误差补偿,阐述了利用双频激光干涉仪进行数控机床定位精度检测的方法。     

基于MasterCAM的曲面多轴加工实例分析

在三轴数控机床加工中,规划斜面和曲面可以插补的方法来加工,但精度和效率不高,对于一些特殊的曲面,通常需要多轴联动加工.     

数控机床反向误差测定评价及补偿

建立了反向误差补偿的数学模型,提出了数控机床的反向误差的软件补偿方法.对补偿前后的反向误差进行了精度评价,结果表明,经过反向误差的软件补偿,数控机床位置误差降低,实现了机床精度的软升级.     

数控回转工作台的几何误差测量和建模

作为五轴数控机床的关键零部件,数控回转工作台能够实现C轴和A轴的回转进给与定位,其精度在很大程度上决定了数控机床的加工精度。以此为研究背景,建立了回转工作台的空间误差模型,对回转工作台的几何误差进行测量,并建立了误差补偿的数学模型,为最终进行机床的误差补偿提供依据,从而实现数控加工中心加工精度的提高。     

基于SVR的动平衡加工误差补偿方法

针对动平衡加工误差补偿函数复杂的非线性特性,提出了基于支持向量回归机(SVR)的动平衡加工误差补偿方法.对实际转子的动平衡加工数据进行分析和处理,构造训练样本群作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型对误差补偿量进行预测.仿真结果验证了基于SVR的加工补偿方法能够有效地预测动平衡加工误差,实现高效、灵活的误差补偿,从而有效地提高动平衡加工精度.     

基于模态区间-马尔科夫链的动刚度预测

动刚度反映着数控加工过程中的稳定性,对加工精度有直接影响.对动刚度进行预测,预知动刚度的变化趋势,可为处理数控机床动刚度劣化问题提供指导作用.传统的马尔科夫链模型预测方法难以处理不确定性问题,将降低预测结果的可靠性.将模态区间数学理论应用于传统马尔科夫链中,提出一种基于模态区间-马尔科夫链模型的预测方法,以提高预测结果的可靠性.为了验证提出的预测方法的有效性,设计了一个数控机床相对激振实验.通过相对激振方法获取历史动刚度数据,采用模态区间-马尔科夫链模型对动刚度劣化趋势进行预测.结果表明:提出的预测方法有一个更好的预测精度.     

数控铣床丝杆间隙对加工的影响分析

数控机床随着使用时间的增加,丝杆会出现磨损等情况,其间隙会不断增大,导致机床加工误差增大。本文详细分析数控铣床的丝杆间隙在不同加工情况下对加工精度的影响,并提出几种解决方法,以降低这种影响,提高零件的加工精度。     

基于PLC技术的机电一体化数控机床运行控制研究

针对传统机电数控机床运行控制效果不佳，导致加工精度较低的问题，提出基于误差补偿技术和ARM平台，构建一个基于PLC技术的综合误差实时补偿系统。首先，分别对数控机床温度和机床参数进行采集和存储；然后通过训练的BP神经网络进行误差计算，以建立机床-几何-热切削力的综合误差模型；最后利用误差补偿方法计算当前时刻误差补偿值，并发送至机床PLC实现误差实时补偿。实验表明，通过本系统可直观监测机床加工状态，实现误差补偿参数设置。QLM27100型机床测试中，曲面1的最大误差和平均误差分别为84.6μm和39.74μm;曲面2的最大误差和平均误差分别为52.81μm和13.17μm,对比于曲面1,曲面2的误差更小，测量精度更高。由此可知，本系统在机床加工中可减小误差，提升加工精度，实现机电一体化和智能化控制。     

基于轮廓最优圆逼近方法的轮廓误差控制

设计并实现了基于轮廓最优圆逼近方法的轮廓误差估计模型,该模型克服了常规方法对于任意加工曲线,廓误差计算过程复杂、计算量大、难以应用到实时任务的缺点,通过实时读取数控机床的位置反馈值和插补器的指令数据估算出轮廓误差值,结合双模糊变论域自适应控制算法,应用于两轴数控系统并实时补偿各单轴控制器,实现对复杂加工过程轮廓误差实时估算并补偿。在实验数控机床上加工两种典型轮廓,对比实验表明,所提出的基于轮廓最优圆逼近方法的双模糊变论域轮廓误差控制方法能有效减小加工轮廓误差,有更高的轮廓精度。