机床热误差温度测点优化和补偿建模研究现状

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。本文综述了关于机床温度测点位置优化方法和热误差补偿建模的方法,并对几种方法进行了比较,阐述了各方法的优缺点最后给出了运用其它方法来解决此类问题的思路。     

基于热模态分析的热误差温度测点优化选择

针对影响机床热误差建模的温度场分布问题,提出一种热模态分析方法,对机床热误差建模温度测点进行优化选择。以数控机床主轴温度场分析为例,利用热模态方法得到主轴各模态的时间常数、温度场及热变形模态形状,从而确定温度测点的最优位置。并通过实验验证了所建立模型的准确性与鲁棒性。     

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.     

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。     

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.     

数控机床热误差的模型预报补偿

阐述了数控机床热误差补偿技术的基本概念，提出了一种基于人工神经网络的数控机床热误差模型预报补偿系统，介绍了该方法的原理，并对该系统的建立及相关技术进行了讨论。     

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.     

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HNC-8数控系统的机床热误差补偿方法

热误差在机床总误差源中占了极大比重,研究热误差补偿方法对于提高机床加工精度具有十分重要的意义。基于HNC-8(华中8型)数控系统的开放性特性,根据机床热误差的补偿原理,分析热误差补偿值的计算方法,并据此算法开发了集成于HNC-8数控系统的热误差补偿模块,最后结合实例,验证了补偿方法的有效性。     

机床热误差补偿群控系统研究

为提高热误差补偿精度和实现热误差补偿群控,提出了一种车间机床热误差补偿群控方法,采用分布式采集、补偿控制以及集中式建模计算,有效提高了采集端的扩展性,充分利用了服务端的高性能。基于CAN总线,构建了机床状态信息采集平台,结合PSO-BP神经网络进行了热误差建模研究,开发了热误差补偿群控系统,开展了机床状态信息采集监控及误差补偿实验。实验结果表明:该系统具有较好的扩展性,适应多类型机床信息采集与交互;热误差补偿群控模型有效提高了机床定位精度,具有较好的工程应用前景。     

无限冲激响应网络在数控机床热误差建模中的应用

本文阐述了数控机床热误差补偿技术的基本概念，提出了一种基于无限冲激响应(IIR)网络的数控机床热误差预报模型，讨论了该模型的建立及相关技术问题，对智能预报补偿系统进行了研究，并给出了智能预报的结果和精度评价。     

基于岭回归的数控机床温度布点优化及其热误差建模

提出一种基于岭回归分析的数控机床温度布点优化方法.数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,在多元线性回归模型中,隐含着要求解释变量之间无强相关性的假定.然而在实际的建模中,各自变量与因变量之间的相互关系并不与简单相关系数所反映的情况完全吻合.通过岭迹对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并选用适当的岭参数k建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性.     

基于模拟退火遗传算法优化BP网络的数控机床温度布点优化及热误差建模

在热误差建模中,温度测点的优化选择至关重要。提出了运用相关性方法,分析测点温度与主轴热漂移之间的关系,找到相关性较高的测点位置,实现温度布点的优化选择。在此基础上采用模拟退火遗传算法（ GSA）优化BP神经网络的方法建立热误差模型,并通过实验验证。结果表明：优化的热误差模型能够跳出局部最优而达到全局最优解,得到的误差模型拟合值更加接近实测误差值;基于GSA优化的BP网络模型较传统的神经网络模型有较高的精度及更强鲁棒性。     

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。     

机床热变形及热误差优化研究

为减少热变形对精密加工精度影响,对夏冬两季节机床主轴箱上温升和热变形及环境温度的影响进行了测试分析,并采用BP神经网络模型化的Volterra级数非线性系统实现热误差建模。分析结果表明：夏天环境温度受主轴箱散热影响而温度迅速升高;冬季机床散热较快,主轴箱上温升比较明显,环境温度几乎不变;同一台机床在夏季和冬季的热变形规律相似而变形量稍有不同。通过实验验证了该模型具有预测精度高的优点,为数控机床热误差实时补偿提供了参考。     

精密数控机床移动轴误差综合建模

为研究精密数控机床的加工精度,针对以气浮平台和旋转平台为主要方式的四轴抛光平台进行了几何与热的综合误差建模,利用XL-80激光干涉仪、PT100温度传感器及XSR90彩色无纸记入仪等仪器对X、Z轴的温度、定位误差进行测量、记录.分析精密数控机床移动轴的定位误差与温度之间的规律.运用切比雪夫多项式及最小二乘法分别建立X、...