滚动直线导轨型面测量的误差分析与试验验证

为实现对导轨型面的快速自动化测量,研究一种基于激光三角位移传感器测距的检测方法,提出离散性测量滚动直线导轨副导轨型面精度的测量方法。该方法通过激光三角位移传感器扫描直线导轨各个截面轮廓,设计相应算法对截面轮廓数据进行处理,并分析补偿测量过程中产生的误差,计算导轨截面轮廓滚道的圆心坐标和半径,以此取得直线导轨滚道半径、滚道中心轴线间的距离及滚道中心轴线相对导轨基准面的平行度。最后设计了标准圆棒的测量试验和直线导轨横截面测量试验,对比分析测量结果,验证直线导轨型面精度检测方案的可行性和稳定性。     

基于神经网络的并联机床位姿误差分析与补偿研究

为了解决并联机床位姿误差补偿这一难题,以六自由度并联机床为研究对象,基于并联机床的运动学逆解建立了位姿误差模型,得到了并联机床驱动杆杆长误差和铰链点位置误差与并联机床动平台位姿误差的关系。铰链点位置误差可以通过调整杆长来弥补,由于驱动杆杆长误差难以测量,所以基于BP神经网络设计了一种改进的修正系统输入法对并联机床动平台的位姿误差进行补偿。仿真结果表明,经过补偿后的位姿误差明显小于补偿前的位姿误差,验证了并联机床位姿误差分析与补偿方法的可靠性。     

一种用于液体静压导轨的高精密液压站设计

液体静压导轨是精密超精密加工机床的重要功能单元,液压站是液体静压导轨正常工作的必要辅助单元。液体静压导轨要保持高的精度,液压站必须能够为静压导轨提供压力非常稳定的润滑油输入。设计一种用于液体静压导轨的高精密液压站,该液压站利用变频电机驱动精密齿轮泵供给润滑油,利用全闭环反馈调节装置控制润滑油的稳压输出。实际测量证明:该液压站的输出压力稳定精度可达±0.05%,应用于超精密机床上的液体静压导轨取得了良好的效果。     

基于PLC控制的全流量补偿系统在大型立式车床中的应用

结合机床的具体参数,阐述了全流量补偿数学模型的简化过程。通过位移传感器测量因负载、温度变化导致的油膜厚度差异,应用PLC控制技术调整变频器频率,修正伺服电机的转速,对大型立式车床静压导轨的油膜厚度进行精确补偿,提高其定位精度。     

结合3D测头和宏程序实现机床定位精度自动测量

针对传统数控机床定位精度测量过程中,手工测量手段工作量大,效率低和自动测量手段成本高的缺点,提出了一种基于3D测头和宏程序相结合的机床定位精度自动测量的方案。该方案利用3D测头和数控系统高速跳转功能实现自动采集精度测量时的机床实际位移值,使用宏程序将实际位移值与双向步距规的理论标称值进行数据比较和运算,计算出相应的位置误差补偿值,利用G10数据输入功能指令实现机床位置误差的自动补偿。使用激光干涉仪对使用该系统进行检测与补偿前后的机床精度进行了对比分析,实验数据证明该自动检测系统能在不增加昂贵设备的同时,有效地提高机床定位精度。     

一种超精密大行程导轨直线度检测新方法

导轨直线度是超精密加工与检测机床最重要的基本几何误差之一,对机床性能影响很大。通过分析导轨直线度测量方法的研究现状,指出各测量方法在超精密大行程导轨直线度测量中的不足,提出一种导轨直线度检测的新方法,即采用加工和保存相对容易的短基准平尺进行拼接重构,采用最小二乘处理各段数据,获得大行程导轨全频段直线度数据。并通过实验验证:用此拼接方法所得导轨直线度与用基准长平尺测量的导轨直线度形状一致,数值基本相同。因此,采用此种方法可实现米级导轨直线度准确测量,并可实现导轨直线度误差补偿控制,将有效提升机床的精度水平。     

EST法测量机床导轨直线度误差分析

根据误差分离技术(EST)的基本原理,在超精密加工技术的发展对误差分离技术所提出的新要求基础上,采用时域双测头误差分离法测量导轨直线度误差,定量分析了传感器及安装引起的误差,测量方法引起的误差和测量环境对结果的影响,并进行实验分析。研究结果表明,采用双测头法测量直线度误差的方法实用可靠,计算简单,数据处理时间短,对于大型机床的测量能够满足测量精度的要求,为数控机床空间曲面加工的在线测量、误差补偿提供依据。     

机床导轨误差的测量和补偿方法研究

以减小机床导轨的误差为研究对象,采用材料力学的方法分析导轨精度下降的基本原因,指出了温度变化和外力作用下对导轨精度的影响,分析了机床导轨在水平面和垂直面内产生的误差。通过比较导轨直线度误差的测量值和数控系统设定的误差值,所得到的数控代码经补偿模块处理,产生新的代码在数控系统中被执行,以达到提高机床导轨精度的目的。     

基于有限元分析的机床导轨热变形研究

高速高精度机床切削加工过程中,在多种热源的作用下导轨会产生热变形,影响工件与刀具间的相对位置,造成加工误差。找出导轨热位移较大的点,并分析其对加工精度的影响,对于减小加工误差提高加工精度至关重要。文章在对导轨热边界条件进行分析的基础上,应用有限元分析方法,建立了一类机床导轨的有限元热变形分析模型,并进行了热变形分析计算,为分析导轨的热变形对加工精度的影响提供了依据,并为机床综合热误差补偿提供参考。     

机床导轨形位误差不确定性对加工误差的影响

为了研究在机床设计阶段导轨零部件形位误差的不确定性对加工误差的影响,提出了基于机床导轨形位误差不确定性的运动误差等效分析方法,并采用多体系统理论建立导轨形位误差与机床加工误差的不确定误差模型。首先采用区间参数和小位移旋量描述了导轨的形位误差,并采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法进行不确定模拟仿真,获得满足约束的形位误差分布。基此,将不确定的形位误差等效为滚动体的弹性变形,建立运动误差的求解模型,进而结合多体系统理论实现机床加工误差的不确定分析。最后,以某加工中心为例,基于提出的方法分析了不同的形位公差下机床加工误差的分布规律,结果表明加工误差与机床导轨的平面度公差几乎呈线性变化,且平面度公差影响程度大于垂直度公差和平行度公差。     

数控进给伺服系统的预见前馈补偿控制研究

论文针对数控进给伺服系统跟踪轨迹事先已知的特点，在常规反馈控制结构基础上引入预见前馈补偿控制；通过增加扩展误差系统状态变量方法，将P—PI串级进给伺服系统控制变换为状态反馈，运用偏微分最优化法求解预见前馈补偿控制系数。从而在不改变原有系统稳定性的基础上。利用预见前馈将位置给定量提前作用于速度控制器输入端，大大减小了位置跟踪误差。仿真例子验证了该方法的有效性。     

基于ARM_Linux的数控机床热误差补偿控制器的设计

以减小机床热误差,提高加工精度为主要目标,设计以S3C2440A处理器与嵌入式Linux操作系统为控制平台,运用BP神经网络建立误差模型的热误差补偿控制器。首先,控制器通过布置在机床关键温度点上的温度传感器采集加工中心的温度信号,该信号经温度采集模块处理后送到CPU处理器计算出温度值。同时,用激光干涉仪检测出机床对应时刻的误差值。BP神经网络模型根据温度值与误差值计算出综合误差补偿值。然后,将计算出的补偿值通过接口传送给CNC控制中心,CNC控制中心做出误差控制指令,修正机床热变形造成的被加工工件的尺寸误差。仿真实验结果表明了补偿效果的可行性。     

基于六维腕力传感器的机械手运动补偿研究

六维腕力传感器是一个弹性系统，腕力传感器力（力矩）输出是以传感器的弹性体结构变形为前提。本文以腕力传感器坐标系内的微分运动为基础，研究了带六维腕力传感器的机器人系统运动方程误差及误差矩阵；提出了运动方程误差矩阵的补偿方法；并以PUMA560机器人为例，给出了一个计算实例。     

基于华中8型数控系统的热误差补偿技术研究

为满足机床精度要求,提出有传感器热误差补偿方法.详细介绍了热误差补偿原理,通过测试对比和数据分析,对机床的热误差问题进行实验研究.依据统计数据得出结论,将结论及方法应用于数控系统中,对数控系统热误差补偿模块进行完善.结果表明:传感器热误差补偿方法可以解决机床热误差造成的精度问题,广泛应用于机床质量检验.     

扫描式塑料薄膜厚度监测系统的设计

基于电容传感器的塑料薄膜厚度检测方法是一种非接触测量手段，可实现在线不间断测量。给出了系统的结构框图及工作方式，阐述了电容传感器测厚的原理，针对极板间距变化引起的测量误差，提出了双涡流传感器振动补偿方案，提高了系统的测量精度。还对软件实现的功能作了介绍。最后给出了实际的测量数据，验证了振动补偿的有效性和系统的可靠性。     

轴向并联式齿轮流量计的流量特性研究

针对现有的容积式流量计不能用来测量高压液压系统动态流量的现状,设计了一种轴向并联式齿轮流量变送器,该变送器的流量脉动只有单片齿轮变送器脉动的1／16,可用来测量高压液压系统动态流量。其工作原理是先将被测液体的流量信号转换为转速信号,再通过测速发电机将转速信号变为电信号,最终确定被测系统的动态流量。该流量计具有测量范围大、精度高、可靠性好等优点。     

数控车床热误差实时补偿研究

热误差是数控加工中的主要误差源之一,对零件加工精度有非常大的影响。对数控车床热误差进行补偿可以有效地提高机床的加工精度。在数控车床的加工过程中,采用铂电阻温度传感器对数控加工中关键点的温度进行实时测量,再配合线性回归理论建立数控车床的热误差模型。最后根据热误差模型对数控车床的加工误差进行实时补偿,经验证该技术是可靠有效的。     

Real-time cutting force induced error compensation on a turning center

A real-time error compensation system has been developed to reduce the cutting force induced planar error of a two-axis turning center by using sensing, metrology, modeling, and computer control techniques. Ten error components are formulated as a two-dimensional error field. A piezoelectric force sensor mounted in the pocket under the tool turret is used to characterize the cutting forces. A compensation controller based on an IBM/PC has been linked with the existing computer numerical controller (CNC) to correct machine errors in real time. Three different types of cutting tests were performed and the results showed that the maximum diameter error in the workpiece was reduced by 67–85% using this compensation system.     

基于力控传感器的自动打磨误差补偿方法

针对钛合金机匣某部位打磨过程中装夹与加工轨迹存在误差导致欠打磨或过打磨的问题,文章提出了一种基于该系统的在线误差补偿方法。该方法首先通过力控传感器测量加工位置轮廓,然后计算误差大小并控制旋转工作台转动,调整工件的角度,最后对加工轨迹进行修改,以实现打磨过程中对误差的补偿。通过实验发现补偿后的打磨表面质量明显提高,因此该方法对提高钛合金机匣的自动化打磨质量有重要的指导和参考意义。     

On-line error compensation of coordinate measuring machines

An on-line error compensation system for coordinate measuring machines (CMMs) is described, which is based on three laser optical Multi-Degree-of-Freedom Measurement Systems (MDFM systems), each for one axis of CMMs. Twelve of the twenty-one error components associated with a CMM are measured on-line by these MDFM systems. The remaining error components are measured by off-line methods which use commercially available measurement systems, such as a laser interferometer. Two mathematical error models have been developed to synthesize the error components and to predict the errors at the probe stylus tip. One model corresponds to the conventional off-line error compensation and the other to the on-line error compensation. The errors predicted by these models are then subtracted from the nominal coordinates of the CMM, thus improving its measurement accuracy. Diagonal tests using a laser interferometer system were designed to check the error compensation effect. Test results showed that the use of the on-line compensation system can further improve the compensation effect as compared with the conventional off-line compensation system.