应用潜变量回归在线补偿双直接进给轴热误差

为了提高直线电机驱动的双直接进给轴的运动精度,对该类进给轴的热误差进行了建模并研究了误差补偿方法。分析了双直接进给轴进给过程中热误差产生的原因及其补偿的复杂性,给出一种基于潜变量回归的双直接进给轴热误差在线补偿方法。该方法应用激光干涉仪测量进给轴的热变形量,使用热电偶和红外测温仪测量进给轴关键点的温度变化;通过时间匹配变形和温度数据得到统计样本并建立基于潜变量回归的热误差识别模型。以模型的在线计算确定误差补偿量,给出了与数控系统兼容的补偿控制输出策略及补偿系统构建方案。在自构建的龙门双直线电机驱动进给轴平台上进行了在线补偿实验。结果表明:应用潜变量回归方法对双直接进给轴进行热误差补偿可使双直接进给轴的热误差减小75%。     

数控机床进给轴综合误差解耦建模与补偿研究

为建立高精度的数控机床综合误差补偿模型,提出一种针对机床定位误差的解耦分离建模方法。通过对数控机床温度场与定位误差进行测量,研究机床在不同工况下温度场与定位误差的变化规律,基于该规律定义机床定位误差敏感度的概念,采用灰色关联度算法建立定位误差敏感度矩阵并优化了测温点。根据机床定位误差变化规律,利用多元回归和GM(1,n)算法对机床几何基准误差和热误差进行解耦分离建模,并将上述模型进行线性叠加构建机床定位误差综合模型。在不同工况条件下对一台VXC-560型加工中心进行在线补偿,试验结果表明机床x轴在冷态条件下的定位误差从11.1μm降低到4.5μm,降幅为59.5%,在热态条件下的最大定位误差由34.9μm降低到8.2μm,降幅为76.5%,并验证了采用误差模型直接驱动机床硬件进行补偿的新思路,具有一定的工程应用前景。     

无温度传感器的数控机床进给轴热误差补偿

分析了目前常见的进给轴热误差补偿方法的缺点,如需要多个温度传感器、模型的鲁棒性较差等。提出一种基于无温度传感器的、强鲁棒性的机床进给轴热误差补偿方法,在恒温环境下实现对运动生热导致的热误差的补偿。给出了热误差模型的推导过程以及应用ISIGHT平台进行参数优化的过程。热误差模型基于摩擦生热、热传导和散热机理实时预测滚珠丝杠的温度场,以实现预测并补偿丝杠热误差的目的。在一台立式加工中心VMC850上对x、y、z轴进行了热误差测试并给出了模型的仿真效果。在另一台立式加工中心VMC850上采用激光干涉仪进行了热误差补偿前后的对比试验和加工对比试验。试验结果表明,该热补偿方法具有很高的精度稳定性和强鲁棒性。     

全闭环进给机构中光栅尺全行程热误差定量分析

分析了光栅尺热行为特性影响高精度全闭环进给机构全行程热变形误差产生的原因,以自构建的全闭环反馈的驱动进给机构为实验平台,应用ANSYS为仿真工具,建立了基于光栅尺反馈的不同关键点位置上的进给机构有限元温度场分析模型,以与温升实验数据的对比偏差最小为目标,对不同关键点位置处的有限元模型边界条件进行了修正,以此温度场有限元模型为基础,对不同关键点位置的光栅尺热误差进行了计算,再以径向基函数为基本热变形回归分析模型,对进给机构的光栅热误差进行了定量分析。在所建立实验研究平台上,进行了实验测试验证,结果表明:当进给机构最高温升40℃时,在344 mm全行程内,光栅尺热误差定量分析偏差为2.5μm。     

数控机床进给轴热误差补偿技术研究综述

机床在内外热源共同作用下产生热变形,严重影响机床的精度稳定性与零件加工精度,如何抑制机床热误差是一个重要的研究领域.介绍了机床热误差避免方法和热误差补偿方法的研究进展.分析了直线进给轴误差的成因,并阐述了有/无预紧条件下丝杠热变形过程及机理.介绍了温度测点位置优化方法,以及数据驱动与机理驱动的热误差建模理念、方法及特点...     

四轴加工中心热误差建模及补偿技术研究

文章基于多体系统理论,提出四轴加工中心的热误差建模理论和方法.通过优化测温点,建立热误差模型.在立式加工中心上对空间曲面进行加工和补偿实验,其结果表明补偿效果显著.     

龙门铣床长行程进给轴定位误差鲁棒建模方法研究

以某龙门铣床的长行程进给轴为对象,研究了定位误差的鲁棒建模方法。在4个不同的环境温度下测量了进给轴的定位误差并建立了误差模型,发现4个误差模型的系数相差很大。为了建立一个能在各种环境温度下使用的定位误差模型,首先根据4组试验结果拟合出室温环境温度为20℃时的定位误差,然后将该误差作为基准,考虑环境温度变化对定位误差的影响,从而建立了定位误差模型。使用建立的误差模型拟合4个环境温度下测量到的定位误差,164个试验值的拟合残差都在[-3.208μm,3.127μm]的范围内,说明建立的误差模型具有很高的鲁棒性。     

考虑电控数据的LSTM神经网络进给轴热误差建模

针对进给轴热误差建模中忽略电控数据和时间序列影响的问题,提出一种考虑温度变化与电控数据的长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)神经网络热误差预测模型.以三轴立式加工中心为试验对象,首先对进给轴进行热变形分析,再以温度变化、电控数据为输入样本,建立了LSTM神经网络热误差预测模型,随后通过与仅考虑温度变化的LSTM神经网络,以及同时考虑温度变化与电控数据的BP神经网络进行对比分析,试验论证表明,对数控机床进给轴进行热误差建模时,在考虑温度变化的基础上,进一步考虑电控数据可以提高模型的预测精度和鲁棒性,且在同样输入条件下,LSTM神经网络热误差预测模型相较于BP神经网络有更好的预测精度和鲁棒性.     

考虑电控数据的LSTM神经网络进给轴热误差建模

针对进给轴热误差建模中忽略电控数据和时间序列影响的问题,提出一种考虑温度变化与电控数据的长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)神经网络热误差预测模型.以三轴立式加工中心为试验对象,首先对进给轴进行热变形分析,再以温度变化、电控数据为输入样本,建立了LSTM神经网络热误差预测模型,随后通过与仅考虑温度变化的LSTM神经网络,以及同时考虑温度变化与电控数据的BP神经网络进行对比分析,试验论证表明,对数控机床进给轴进行热误差建模时,在考虑温度变化的基础上,进一步考虑电控数据可以提高模型的预测精度和鲁棒性,且在同样输入条件下,LSTM神经网络热误差预测模型相较于BP神经网络有更好的预测精度和鲁棒性.     

机理驱动的数控机床进给轴时变误差建模和补偿方法

目前数控机床时变误差实时补偿常采用的数据驱动模型,存在模型鲁棒性差、所需传感器数量多、工程实际应用受限等问题.为此,基于机理驱动建模方法建立了数控机床进给轴的时变误差预测模型.该模型可预测出丝杠在任意运动中的实时温度场.仅需在进给轴丝杠旁的床身上布置一个温度传感器,用于采集丝杠的初始温度以及加工时的实时环境温度.补偿器...     

数控机床热误差建模与补偿

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。     

数控机床热误差建模及补偿研究

数控机床的热误差是影响机床精度的关键因素,因此需要对其进行预测和补偿。首先通过多工况下的定位误差测量和进给轴测量点的温度监测,分析了进给轴温度场和热误差的分布变化特征;利用多元线性回归表征温度变化与进给轴膨胀率的定量关系从而完成热误差的预测建模,针对三轴数控立式铣床进行了热误差补偿。实验结果显示:基于修正的最小二乘法的热误差参考点预测模型更符合实际工况,与补偿前相比机床进给轴的精度提升了47.5%。     

基于BP神经网络的五轴数控机床热误差补偿建模

随着我国经济实力的不断发展,我国对于工业加工领域的重视程度在不断的加强,尤其是在数控机床的应用,具有重要的意义,不仅能够有效提高数控机床工作效率和质量,还能保障产品质量。为了有效判断数控机床档次,应当以数控机床加工精度作为主要的检测标准,而传统的五轴数控机床在热影响下,经常性的出现加工精度下降的问题,针对于此,本文基于BP神经网络的五轴数控机床热误差补偿情况进行建模分析,对比之前的应用数据可知其能够有效提高五轴数控机床的加工精度,具有重要的推广价值。     

直线电机驱动进给轴热动态伪滞后建模与补偿方法研究

分析热动态伪滞后效应对直接进给轴驱动精度的影响,对进给轴具有的热伪动态特性进行建模和误差补偿研究。依据一维热传导和一维热膨胀理论,推导直线电机驱动进给轴热动态过程的温度分布模型和热变形误差动态模型,通过有限元分析方法和试验相结合,构建基于关键温度点的直接进给轴热伪滞后变形动态识别模型。应用激光干涉仪测量直接进给轴的热变形量,采用温度传感器和红外测温仪测量直接进给轴关键点的温度,构建进给轴动态热变形补偿系统,依据实时温度对应的热变形数据,发送热变形预测值给运动控制卡,进而向伺服控制器发送控制补偿指令,通过对直接进给轴的运动叠加控制,实现对直接进给轴的热变形补偿。在自构建的直接进给轴试验台上进行试验研究,结果表明：动态识别模型能有效的预测动态热行为,通过构建热变形补偿系统,可使直接进给轴进给精度提高75%。     

五轴数控机床几何误差的建模与补偿技术

实时误差补偿技术是近代机床技术的研究重点,多轴数控机床的误差补偿问题有很高的难度和研究价值。本文提出了基于多体系统的五轴数控机床几何误差建模技术,研究了误差补偿的关键,即表示几何误差的参数,同时为了评估建模的好坏,研究了基于多体系统的切削工件过程仿真。     

五轴数控机床旋转轴转角定位误差建模及补偿

为了提高五轴数控机床加工精度,减小旋转轴转角定位误差,提出了基于三次样条插值的转角定位误差数学模型,研发了基于数控系统外部坐标原点偏移功能和以太网通讯的误差实时补偿系统。对测量所得的转角定位误差进行三次样条插值建模,得到误差数学模型,应用该误差模型和自主研发的误差实时补偿系统,对VMC0656型双转台五轴数控机床实施转角定位误差补偿。补偿结果表明所提出的模型具有拟合精度高、计算简便直观、补偿效果好等优点,可以有效地提高五轴数控机床旋转轴转角定位精度。     

机床变运动状态下进给轴的热误差测试与分析

首先通过对进给轴热误差影响和热误差测试的重要性进行了分析,采用激光干涉仪和高精度温度采集系统分别对机床的不同位置和不同速度运动的变运动状态情况下进给轴热误差进行了测试,给出了热误差变化曲线和温升结果,最后对测试的结果进行了分析,测试结果和分析对机床进给轴热误差的研究具有重要的参考价值。     

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。     

加工中心体积热误差在线建模与实时补偿

为提高数控机床体积热误差建模及补偿精度,提出一种基于正交多项式做最小二乘建模方法,构建几何误差与坐标的正交多项式,设计开发基于LabView的在线建模系统,应用正交函数族及初始建模数据实现几何误差建模,有效避免其它建模方法的病态问题,大幅提高体积热误差建模精度及效率,为体积热误差补偿奠定基础。阐明基于轴偏置误差补偿功能的体积热误差在线补偿机理,设计开发基于P89V51RD2单片机的误差在线补偿系统,实现体积热误差在线建模及补偿,实验结果表明,补偿后体积热误差减小89.5%,大幅提高数控机床体积热误差建模及补偿精度。     

一种五轴数控机床的综合误差建模与补偿

研究五轴数控机床的综合误差建模与补偿方法。系统地分析了机床几何误差与热误差,并提出了其新的分类方法和一种直观形象的杆、副误差矩阵描述方法,根据这种误差描述方法建立了五轴数控机床的综合误差模型,最后根据矩阵微分法建立了机床综合误差补偿模型。