基于模糊聚类与灰色理论的机床主轴温度测点优化方法

数控机床主轴热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,主轴热误差温度测点优化对于准确建立机床主轴热误差模型、提高机床精度具有十分重要的意义。提出一种基于模糊聚类与灰色理论的机床测温点优化方法,通过对主轴测温点进行模糊聚类分析,根据Xie-Beni有效性指标评定,将温度点归为几类,然后通过对模糊聚类后的测温点与主轴热误差进行灰色相关性分析,实现机床主轴温度测点的进一步优化。试验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

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。     

基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究

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。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。     

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。     

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明：鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。     

基于粗集方法的机床热补偿误差的温度测点优化

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。采用粗集理论对机床热变形建模及补偿技术中温度测点的选择进行优化,以HMC800A立式三轴加工中心温度测点的选择为例进行研究,结果表明该方法能有效地减少温度测点数量,既可以保证模型的精度,又可节省工作量。     

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。     

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.     

基于蒙特卡洛的同轴度误差检测测点优化

针对当前零件同轴度误差检测测点数偏多问题,提出一种基于蒙特卡洛法的同轴度误差检测测点优化方法.在给定零件加工方法下,通过分析零件误差来源预测零件尺寸误差;根据误差来源和同轴度公差工程语义构建零件表面形状模拟函数;利用表面形状模拟函数构建测点集模拟函数,通过同轴度误差评定方法分析给定零件测量截面数与误差评定值的关系,并进...     

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。     

数控机床热误差建模及预测方法分析

热误差作为制约数控机床加工精度的关键因素,在重型数控机床上表现得尤为明显。以重型落地镗铣床为例,根据热误差测量试验数据,分析重型数控机床温度场特性,并基于兼顾相关系数和欧式距离的系统聚类准则,对温度测点系统进行优化,以减小温度测点间共线性。通过优化温度测点,采用多元线性回归分析,建立重型数控机床热误差预测模型。由现场试验可知,建立的热误差预测模型可将均方根误差控制在10μm以内,有效地提高了热误差预测精度。     

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.     

机床的直线运动误差建模与敏感性分析

以多体理论和齐次坐标变换为基础,表征了机床部件间相对运动及运动误差,建立了运动条件下的机床运动误差模型,给出了机床动态敏感性分析的关键步骤,依托该模型对机床的动态敏感性进行分析。结果表明:在不同情形下,敏感度呈现方向大小不变、方向和大小均改变的结果。基于机床的动态精度灵敏度分析,建立了机床动态精度预测模型,模拟多部件运动误差输入,得到了机床刀具轨迹。     

转头测量系统在某数控机床调试中的应用

介绍某转头测量系统HMS的硬件、软件及其调试方法,分析测试过程中的常见故障及解决方法。实践证明:采用HMS测量系统测量并补偿转头的角度误差及相关的旋转刀具中心(RTCP)参数,不仅能提高某五轴数控机床的精度,而且可以大幅提升工作效率。