卧式加工中心误差建模与补偿技术的研究

对卧式加工中心进行误差补偿是提高其加工精度的重要手段.文章基于多体系统理论,在分析了卧式加工中心误差的特性后,针对该机床建立了综合空间误差模型及刀具姿态误差模型,给出了数控指令的修正算法,并在此基础上开发了误差补偿软件,进行了仿真试验.试验展示了刀具轨迹补偿前后对比及数控指令修正前后的G代码对比.试验结果表明:文中针对卧式加工中心的误差建模正确可行,采用的补偿方法切实有效,通过修正数控指令的方式,跨越了数控系统硬件制约,达到了误差补偿的目的.     

基于多体系统理论的矫直机几何误差的建模与补偿

针对矫直机的几何误差建模和补偿技术进行研究。将矫直机床视为一个多体系统结构,完成对矫直机的拓扑结构描述,并进行压头、夹头和跨距调整等关键运动部件的误差分析。通过其次变换矩阵体系统推导机床几何误差模型,基于建立的误差模型,采用激光干涉仪识别机床运动轴的几何位置误差。提出矫直机的几何误差补偿方法并设计与开发补偿软件,对矫直机定位精度进行补偿。通过实验进行了误差补偿效果评价,实验结果证明误差模型的正确性以及软件补偿的可行性。     

基于多体系统理论的五轴加工中心综合空间误差建模及补偿

基于多体系统运动学理论和齐次变换矩阵的应用,结合C-A双摆五轴加工中心,建立了该机床的综合空间误差模型。基于该模型,推导出数控指令的补偿修正算法并开发出了几何误差补偿软件,最后进行测量与补偿试验。试验结果表明：针对C-A双摆五轴加工中心的建模方法可靠,采用的补偿方式有效,实现了误差补偿的目的。     

加工中心主轴热误差建模与检测技术研究

热误差是影响高端数控机床精度的主要因素,主轴系统受热变形影响尤其显著。首先,在分析电主轴热误差因素的基础上,基于齐次变换矩阵建立电主轴热误差综合描述;进而综合采用接触式、非接触式温度场及热变形测量技术,构建主轴热误差测量方案,并结合相关系数法设置关键测温点;基于热误差描述模型及检测数据,建立电主轴热误差模型,成功开发电主轴热误差补偿系统,将加工中心运行过程中的热误差控制在3μm以内,证明了系统的有效性。     

基于多体系统理论的精密加工中心综合误差建模

基于多体系统理论,针对一台含有工作台站的精密加工中心,建立其综合误差模型,分析并解决了交换工作台站的运动误差对综合误差的误差传递问题,改进了各轴热漂移误差的综合误差建模方法。运用该误差模型进行实时补偿,能有效提高加工中心的加工精度。     

多轴机床几何误差建模与补偿技术的研究

基于多体系统运动学理论,分析了多轴机床的拓扑结构关系及各个运动轴的误差项元素,建立了多轴机床运动空间的几何误差模型。基于Labview开发了误差补偿平台,进行了误差补偿试验。通过对比补偿前后各轴线性定位误差和补偿前后的数控加工代码,验证了所建立的误差模型的正确性,且该补偿方法是可行的。     

数控机床三维空间误差建模及补偿技术研究

为了提高数控机床的加工精度,解决由机床三维空间误差引起的工件加工质量降低的问题,在研究多体系统理论误差建模技术的基础上,提出离线补偿和嵌入式补偿两种补偿策略。离线补偿是基于数控加工程序的修正补偿,将机床三维空间误差映射到数控加工程序,通过修改加工程序实现对机床的三维空间误差补偿;嵌入式补偿是基于数控系统的在线补偿,将机床三维空间误差融合到数控系统中,通过修正数控系统中的数据流实现对机床的三维空间误差补偿。实验表明,在不影响机床可靠性的前提下,两种补偿策略均显著提高了数控机床的加工精度。     

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.     

五轴数控机床综合热误差建模与空间解耦补偿

基于多体系统理论,提出了一种机床热误差综合模型的通用建模方法,以一台双刀摆型国产五坐标数控机床为例,建立了包含50项热误差元素的热误差综合数学模型。基于小误差补偿运动假设,在分析误差运动和补偿运动间关系基础上对热误差综合模型进行空间解耦,建立了可以进行多轴机床热误差补偿量计算的数学模型,为五轴机床热误差实时补偿提供了理论基础。     

基于热误差补偿的加工中心在线检测软件的研究

对加工中心在线检测软件误差补偿技术进行研究,基于Windows平台开发了在线检测误差补偿软件,并对软件开发中的关键技术：建立检测系统的几何误差与热误差综合模型,测头误差处理技术进行了研究。该检测软件可以同时对测头误差、机床几何误差与热误差进行补偿,有效地提高了在线检测精度。软件系统在MAKINO立式加工中心上进行丁实验验证。     

精密卧式加工中心主轴轴向热误差补偿方法

热误差是精密机床最主要的误差源之一。主轴是机床的关键部件,其热误差直接影响机床的加工精度。文章以某型号精密卧式加工中心主轴为对象,对其温度场和热变形进行了仿真分析。根据仿真结果发现主轴轴向热变形更严重,并结合机床结构确定温度传感器布置位置。在此基础上,对不同转速下主轴部分位置温度和轴向热误差进行现场测试。运用最小二乘法建立热误差补偿模型,直接结合机床FANUC数控系统实施主轴轴向热误差补偿。经实验验证,补偿后主轴轴向热误差减小了85%以上。     

基于GA-BP神经网络的单向走丝线切割机床热误差补偿

单向走丝线切割机床是一种高精度加工机床,机床的热变形将对其加工精度有较大的影响.采用实验检测获得机床上各测温点的温升与对应机床热变形量数据.再利用研究构建的GA-BP神经网络法机床热变形误差预测模型,对机床热变形进行误差补偿,实验证明了该方法的先进性、可行性和实用性.     

具有丝杠热误差补偿功能的在线检测软件的开发

文章结合丝杠热变形的非线性等特点,采用径向基函数神经网络方法建立丝杠热变形误差模型.同时基于Windows平台开发了相应的补偿软件,该软件可以同时对机床几何误差与主轴、丝杠热误差进行补偿,有效地提高了在线检测精度.软件系统在MAKINO立式加工中心上进行了实验验证,补偿效果明显.     

加工中心主轴热误差的分析与建模

在测量加工中心主轴系统的温度场和热误差数据的基础上,研究了温度变化与主轴热误差之间的关系,并用主成分分析法建立了两者的多元线性回归模型.经计算分析,该模型具有较高的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求,同时也可作为机床设计和制造的参考依据.     

机床热误差非线性组合预测模型研究

在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。     

五轴联动加工中工装及旋转误差补偿方法的研究

文章提出了一种工装及旋转误差补偿后置处理方法,根据机床运动求解,建立了工作台/刀具回转摆动型机床VMC1250的数学模型.通过VB语言,开发了该五轴机床的后置处理软件.通过叶片的加工验证了该后置处理器的正确性和实用性,能够满足工程使用的要求.     

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。     

基于遗传神经网络的直线伺服系统定位误差补偿

针对数控直线伺服系统的定位误差补偿,采用激光干涉仪测量工作台的定位误差,建立基于RBF算法的神经网络误差模型.提出遗传算法的训练方案优化RBF的网络参数,为了评价优化后RBF网络预测的精度,运用部分误差样本进行训练和仿真.构建了以DSP为核心的直线电机定位误差实验平台,根据误差校正值进行误差实时补偿实验.仿真和实验结果表明:经过遗传算法训练的神经网络模型对工作台的误差具有良好的学习能力和泛化能力,工作台定位精度显著提高.