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开展了精密数控车床主轴系统热误差补偿的实验与建模方法的研究。建立了精密数控车床主轴系统轴向与径向偏转热误差补偿模型以增强其误差补偿能力,并提高机床加工精度。构建了主轴系统热误差测试平台,应用五点法测试主轴系统热误差,使用热电偶与红外热像仪测量主轴系统温升关键点温度变化数据,应用灰色综合关联分析法实现温度敏感测点辨识。构建了基于粒子滤波重采样粒子群算法的热误差预测模型,对模型预测效果进行评价。结果表明:基于粒子滤波重采样粒子群热误差补偿模型得到的轴向热误差预测残差为-1.29μm~1.55μm,建模精度为95.04%;y向热偏转误差预测残差为-4.68×10~(-6°)~9.66×10~(-6°),建模精度为91.26%;z向热偏转误差预测残差为-5.83×10~(-6°)~8.59×10~(-6°),建模精度为93.24%。实验结果证明该热误差补偿模型具有较高的预测精度,具有较强的工程应用价值。 相似文献
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针对无心车床加工时主轴系统的振动导致加工精度不足的问题,该文以无心车床主轴系统为研究对象,考虑了实际加工中存在的棒料s弯问题,建立了主轴系统动力学模型,并在simulink中进行了动力学分析,得到了主轴在径向1(x向),径向2(y向),轴向(z向)振动信号。通过对主轴参数轴承游隙的改变来观察主轴x方向,y方向,z方向振动的变化趋势,以及改变轴套磨损量来观察主轴z方向的振动变化趋势。分析结果表明,主轴在三个方向上的振动z向最大。最后将试验信号与模型信号进行对比分析,振动实验值与理论值的误差均在5%以内,所得实验结果与模型结果基本一致,z向振动最大,可通过调整主轴参数来提高加工精度,验证了所建立模型的准确性。 相似文献
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数控机床热误差补偿模型稳健性比较分析 总被引:2,自引:0,他引:2
数学模型的精度特性和稳健性特性对数控机床热误差补偿技术在实际中的实施性影响不容忽视。对数控加工中心关键点的温度和主轴z向的热变形量采用多种算法建立了预测模型,对不同算法拟合精度进行分析。同时进行全年热误差跟踪试验,获得了机床在不同环境温度和不同主轴转速的试验条件下的敏感点温度和热误差值。以此为基础,对各种预测模型的预测精度进行比较验证不同模型的稳健性。结果表明,多元线性回归算法的最小一乘、最小二乘估计模型以及分布滞后模型在改变试验条件时预测精度下降,而基于支持向量回归机原理的热误差补偿模型仍能保持较好的预测精度,稳健性强。这为数控机床热误差补偿模型的选择提供了具有实用价值的参考,具有很好工程应用性。 相似文献
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电主轴热变形是影响加工精度的主要因素之一,而热变形主要由电主轴温升引起,其中冷却系统是影响电主轴温升的关键因素。为了优化冷却系统关键技术参数,以某型号高速电主轴为例,建立了考虑主轴不同旋转面换热系数的热特性模型,提高了温度场和热误差的仿真精度,并进行了主轴不同转速的温升与热误差实验,验证了仿真模型的正确性;基于所建立的电主轴热特性仿真模型,利用正交试验法进行了冷却系统参数优化,冷却参数优化后的仿真实验结果表明,电主轴最高温度降低了2.0℃,热变形减小了25.76μm,为电主轴冷却系统优化提供了理论参考。 相似文献
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数控机床热变形误差对零件加工精度有重大影响。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要点有三:其一是数据采样,用不同传感器测量机床关键点的温度与机床主轴变形量。其二是数据训练,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。其三是数据建模,建立机床热误差模型,并验证模型的准确度。仿真及实验结果表明,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。并依此算法建立了以DSP和A/D为核心的热误差补差补偿器。 相似文献
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电主轴热误差的精确建模较困难,且大多数仅关注轴向热误差而忽略径向热误差。因此,提出了基于热弹性理论与温度场积分中值定理的热误差建模方法。用热弹性理论建立了电主轴轴承温度—热变形模型,将积分中值定理运用在轴向热误差建模中,得到了关键点温度—轴向热变形的线性模型,仅需一个传感器测量关键点温度就可得到主轴末端伸长量。分析电主轴径向和轴向误差机理,得到耦合热误差模型。设计了利用球杆仪快速测量电主轴热误差的新方法,将误差理论建模数据与实际测量数据作对比,验证了其可行性,并将热误差模型导入自主开发的外挂式误差补偿器中,实验表明加工孔径热误差降低了73.5%左右,证明该方法合理、有效。 相似文献
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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. 相似文献
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热变形是影响磨床加工精度的主要因素,严重制约了机床精度的进一步提高。为了提高热误差预测的精度,提出了一种基于热传导和卷积神经网络的磨床主轴热误差预测方法。根据热传导理论推导出主轴表面和外部环境的温差和热变量的映射关系,揭示了材料热变形本质。然后,建立了以温差为输入和主轴热变形量为输出的神经网络热误差预测模型。该模型拥有4个神经网络层,分别对应温差、热能增量、时间变量以及热变形量。运用反向传播算法对该预测模型进行训练并计算模型参数。最后,基于SINUMERIK 840D数控控制器开发了一套磨床主轴热误差补偿系统,并在某一数控磨床上进行了验证。结果表明,通过主轴热误差补偿后,磨床的加工精度提升了41.7%,验证了本文提出的主轴热误差预测模型的有效性和可行性。 相似文献
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以HMC500主轴系统的特有结构为研究对象,建立主轴系统的温度场模型。实验结果表明,主轴系统热变形与温度有较好的对应关系,主轴发热量增大引起主轴变形增大,而主轴轴承的摩擦生热是主轴系统热量产生的重要原因,主轴系统的最高温升位于前轴承内圈处。进一步仿真计算主轴系统的热变形,通过对主轴箱体散热凹面的优化设计,可有效降低主轴系统温升,使主轴系统的热变形达到最小,从而使关键部位变形小于10 μm,满足机床的设计要求。在优化后的主轴箱系统上布置温度传感器和位移传感器,在8 000 r/min转速下进行实时测量,将实验结果与ANSYS的模拟结果进行对比,验证了优化结构的可行性与可靠性。 相似文献
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数控机床误差补偿技术及热误差补偿技术 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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