机床主轴系统热变形分析与实验研究

对机床主轴系统的发热与变形情况进行理论与实验研究。对主轴系统进行受力分析,建立三维模型。运用传热原理对机床主轴系统的温度场进行有限元热特性分析,得出机床主轴高速运转下的热变形的仿真结果,机床主轴系统最右端轴向伸长3μm,上翘9.1μm。在此基础上开展实验,借助红外温度传感器与位移传感器测得机床主轴系统的热变形,验证了有限元分析得合理性,为下一步的机床热误差补偿提供必备的条件。该机床主轴系统的热变形在径向和轴向的差别较大,后续热误差补偿应主要考虑径向变形。     

数控机床工作台误差综合补偿方法研究

针对由几何误差与热误差引起的数控机床工作台与主轴之间相对位置变动的问题,通过试验分析其在不同温度状态下的误差数据,得到机床工作台平面度误差随热变形保持不变的规律,并提出了一种数控机床工作台平面度误差与主轴热误差的综合补偿方法。该方法通过分别建立工作台平面度误差模型和热误差模型,并运用叠加原理建立综合误差补偿模型,对传统固定单位置点建模补偿方法的原理性缺陷进行了改进。结合机床关键部件的实时温度值和刀具位置的实时坐标值,计算出了全工作台各区域各温度阶段的误差补偿值,进而实现了全工作台主轴轴向综合误差的实时补偿。检验及分析结果表明,相比于传统固定单位置点热误差建模补偿方法,该方法所建模型残余标准差减小约7μm,精度提高比例达到50%;单次最大补偿残差减小约11μm,精度提高比例达到60%,大幅度提高了机床的加工精度。     

基于指数函数的机床主轴热误差补偿模型

在对机床主轴进行热特性分析的基础上,建立了基于指数函数的机床主轴轴向热误差补偿模型。该热误差补偿模型建模时间短、资金成本低,能够方便快捷地应用到工厂生产环境中。通过实验获得不同转速下的主轴轴向热变形数据。使用回归分析和最小二乘法建立了稳定状态下主轴轴向变形量和时间常数的估计方程,进而建立了基于指数函数的热误差补偿模型。该模型可以预测不同转速下主轴的轴向变形量。通过实验证明了该热补偿模型在机床主轴恒速运转和变速运转两种工况下均具有较高的精度。     

精密数控车床主轴热误差建模

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。     

支持向量回归机在数控加工中心热误差建模中的应用

研究并选择最佳模型对数控加工中心加工过程中的主要误差源-主轴热误差进行补偿,以便提高机床的加工精度.以leaderway-V450加工中心为实验对象,对主轴热误差支持向量回归机模型和多元回归模型进行了分析对比.首先,根据夏季数据建立了多元回归模型和支持向量回归机模型.然后,将夏季另一批数据和秋季数据分别代入两种模型计算各模型补偿精度.最后,根据两种模型的精度变化规律比较两者稳健性.实验结果表明:支持向量回归机夏季模型用于补偿夏季和秋季热误差补偿标准差都小于2 μm,而多元回归模型用于补偿夏季数据补偿标准差小于2μm,用于补偿秋季数据补偿标准差大于8μm.数据显示支持向量回归机模型用于热误差补偿不仅具有较高精度,同时具有较好鲁棒性.     

一种基于SINUMERIK数控系统的高速机械主轴热变形分析及实时补偿方法

为避免机床热变形对加工精度的影响,针对高速机械主轴发热量大、传动链中热量不均衡等特点,提出了一种基于SINUMERIK数控系统的主轴热变形实时补偿方法。以某卧式加工中心作为研究对象,利用主轴热变形分析仪进行机床主轴热变形检测,采集检验棒在X、Y、Z这3个方向的实时变化并生成曲线。在主轴系统中布局5个温度传感器实时采集主轴内部温度,采用线性回归方法建立机械主轴的热误差模型,结合SINUMERIK数控系统提供的同步功能及温度补偿功能,实现对刀尖位置的实时补偿,保障了机床的加工精度。     

数控机床误差检测及其误差补偿技术研究

使用Renishaw激光干涉仪和高精度位移传感器实现了机床线性定位误差和主轴热误差的测量。通过补偿机床螺距和丝杠间隙误差,实现了机床线性定位误差的补偿。同时,使用PMAC控制卡对数控系统的G代码指令进行了实时修改,实现了机床主轴热误差的实时补偿。分析补偿后的机床,发现机床的加工精度得到了很大提高,表明该补偿效果明显。     

基于自适应神经模糊推理系统和灰色理论的机床热误差补偿研究

提出了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型,采用灰色理论对机床热误差进行建模,实现机床加工工件定位误差值的最小化。采用自适应模糊推理系统的模糊C均值聚类法,对机床上的温度传感器进行聚类分组和分析,选择出每组最优的温度传感器,将测量温度传感器从76个减少到5个。提出了灰色系统理论,对GM(1,N)公式进行了推导,创建了热误差预测模型。采用实验测量方法对机床运行所产生的误差进行了验证。实验结果显示:补偿前Y轴和Z轴产生热误差的最大值分别为41.5μm和33.8μm,补偿后Y轴和Z轴产生热误差的最大值分别为4.8μm和4.6μm。采用自适应神经模糊推理和灰色系统对机床热误差进行补偿,不仅测量温度传感器数量减少,而且机床主轴运行所产生的误差明显减小,加工精度较高,效果很好。     

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。     

基于克里金插值的机床空间误差测量与补偿方法研究

提出了一种基于克里金插值的机床空间误差测量与补偿方法。机床加工精度一般受切削力、热变形和空间误差的影响,为采集机床空间误差样本,提出了一种基于克里金插值的测量方法,利用激光跟踪仪测量给定点的空间误差,通过克里金插值计算给定点之间的空间误差,并进行了机床空间误差测量实验。结果表明,克里金插值的计算精度明显高于线性插值,有效提高了空间误差测量精度。为实施空间误差补偿,通过对机床误差模型进行分步解耦,开发了空间误差补偿器,并进行了机床空间误差补偿实验。结果表明,机床主轴在X轴方向的变形量为025μm,实施空间误差补偿后,某工件平面加工后的最大轮廓误差由15μm减小到了5μm。该补偿方法为提高数控机床的加工精度提供了一种有效途径。     

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.     

基于实时反馈的机床热误差在线补偿模型

为建立一种能够适应机床不同工况且具有准确预测能力的热误差补偿模型,提出一种基于限定记忆递推最小二乘法辨识热误差模型参数的机床热误差预测建模方法。该方法随着机床工作状况的改变,根据实时反馈的温度和热误差数据,采用递推方法对模型参数进行即时修正,使热误差模型能够及时跟踪机床系统的热特性变化,实现以较高的预测精度对机床热误差进行补偿。通过数控车床主轴轴向热误差辨识建模及补偿实验可以看出,限定记忆递推最小二乘法比一步最小二乘法辨识精度有较大提高,最大残差值减小了52.3%,标准差减小了67%。实验结果表明,利用该方法进行机床热误差模型参数辨识具有较高的预测精度和鲁棒性,有效可行。       

数控机床进给系统温度场与热变形有限元分析

为了改善丝杠轴向热位移对机床加工精度的影响,通过对丝杠进给系统的摩擦学、传热学研究,建立了丝杠进给系统的热学模型,并运用有限元法探讨了丝杠进给系统在热源作用下的稳态温度场和热变形情况。通过仿真实验得到丝杠轴向热位移为31.86μm,而理论计算得到的丝杠轴向热位移为31.74μm,通过热伸长仪测得的丝杠轴向变形量为31.81μm,因此验证了该模型的正确性,可以为丝杠进给系统的误差补偿提供参考。     

数控机床主轴热变形伪滞后研究及主轴热漂移在机实时补偿

为研究数控机床热变形规律,实现数控机床误差在机实时补偿,进行数控机床主轴热变形理论及试验分析,结果表明,数控机床主轴热变形与主轴温变在距热源约1/3位置存在近似线性关系,即主轴热变形存在伪滞后现象,这一结果为数控机床测温点优化布置及热误差鲁棒建模提供理论依据。为验证机床热变形伪滞后现象,对VM850加工中心主轴热漂移误差在机实时检测并建模,通过自主研发数控机床误差在线实时补偿系统对主轴热漂移误差进行实时补偿,经补偿,机床主轴热漂移误差减少90%以上,有效提高了数控机床主轴精度。     

数控机床几何误差与热误差综合建模及其实时补偿

为提高数控机床的精度,提出一种数控机床的几何与热的复合误差综合建模方法。通过分析机床在不同温度状态下的误差数据,得到机床误差分布规律;根据几何误差和热误差的不同特性进行误差分离,采用多项式拟合与线性拟合方法建立机床几何误差与热误差的综合数学模型;利用数控(Computer numerical control,CNC)系统的外部机床坐标系偏置功能,应用自行研发的综合误差实时补偿系统进行误差在线实时补偿。该误差补偿方法综合考虑机床几何误差及其在机床不同温度下的变化,全面分析整个温升过程直至热稳态的误差及其变化规律。经检测认证表明,应用该误差补偿方法及其实时补偿系统可使机床在常温下的定位误差由44.1μm降低到3.6μm,补偿91.8%;温升之后的定位误差由26.0μm降低到5.1μm,补偿80.4%,大幅度提高机床的精度。     

双转台五轴机床空间误差补偿技术研究

几何误差、热误差和切削力误差占到了机床总误差的75%,对这3项误差进行控制是提高机床加工精度的关键所在。以双转台五轴机床的空间误差作为研究对象,通过对加工位置、主要热源及电动机电流等相关因素进行分析,确定空间误差建模所需的位移变量、温度变量和切削力变量。以现有的多种误差建模方法为基础,通过对信息融合技术进行研究,提出一种机床空间误差的多模型融合预测方法,建立综合反映几何误差、热误差和切削力误差的最优空间误差模型。最后以DSP为核心,设计空间误差补偿器,实施空间误差补偿,验证补偿效果。结果显示,建立的模型预测精度较高,残差小于2μm,而实施空间误差补偿后,加工零件的轮廓误差也由15μm降到了5μm,补偿效果明显。     

基于粒子群优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模

主轴热误差是影响机床精度的主要因素,建立准确的主轴热误差模型是进行机床误差补偿的关键。研究了温度测点优化和神经网络建模的方法,给出了粒子群优化灰色神经网络建模的流程。开展了主轴热误差热特性试验,得到了主轴热变形随主轴转速的变化规律。基于粒子群优化灰色神经网络建立了主轴轴向伸长和俯仰角热误差模型,并与灰色神经网络和BP网络的预测性能进行了对比,结果表明该模型可有效提高网络模型的收敛性和预测精度。     

基于LIBSVM的数控机床热误差建模研究

通过建立数控机床热误差补偿的数学模型是实现机床热误差修正和提高机床精度的有效措施.本文以CL-20A数控车床主轴热变形为实验对象,在大量实验数据的基础上,利用逐步回归分析法找出机床温度敏感点,并采用基于MATLAB平台的支持向量机算法来建立车床主轴热误差数学模型.实验结果表明,所建立的模型能精确把握机床主轴热变形的规律和趋势,对于预测机床主轴热变形,实现实时热补偿具有实用价值.     

基于OE-CM算法的机床主轴热误差建模与补偿分析

针对机床热误差建模过程中,误差信息不透明、数据特性不全面等不利因素,根据机床主轴热误差实验数据,分别采用GM(1,n) 模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立主轴热误差预测模型并进行线性叠加,然后采用预测有效度算法调整模型加权系数,建立了最优有效度复合预测模型（OE-CM）以获取最佳预测效果。在VXC-560型三轴数控机床上进行在线实验建模,实验结果表明：OE-CM具有预测精度高、鲁棒性好等特点,整体预测效果优于灰色GM(1,n)模型和LS-SVM模型,适合在复杂工况条件下对机床主轴热误差进行预测和补偿,为提高机床热误差补偿精度建立了理论模型。为了验证该预测模型的有效性,对所研究的机床主轴进行热误差在线补偿,机床主轴Z向最大误差从23.8μm减小到8μm,减幅达到66.4%,较好地提高了机床精度,具有一定的工程化推广前景。     

机床加工误差补偿信号的实时测量系统

机床加工误差补偿是提高加工精度的重要途径.正确测量机床主轴误差运动是实现加工误差补偿的前提.然而,这一测试问题一直未得到很好解决.本文提出的用差动传感器直接相对主轴表面测量的系统比较简单,容易实现,且为实时测量.该方法已用于车削加工误差实时补偿系统之中,取得了较好的效果.