基于支持向量机的静压转台热误差补偿

在一般补偿器的硬件中无法运行MATLAB等第三方工具软件的代码,导致大多模型不能被应用于机床热误差的实际补偿.为了提高误差建模效率,降低对补偿系统硬件的要求,提出静压转台热误差实时补偿方法. 该补偿方法以支持向量机（SVM）为核心算法,分别使用鱼群算法和狼群算法对支持向量机的核心参数进行前期和后期优化,在保证预测精度的前提下提升建模效率. 通过离线训练MATLAB筛选出支持向量导入到开发的补偿软件中,利用用于过程控制的对象连接与嵌入（OPC）方式对热误差实施实时在线补偿. 与传统多元线性回归建模方式对比,可以看出该模型在精度和效率上均较优.补偿实验的结果表明,转台的轴向误差由原来最大为40 μm降低为约10 μm,转台的加工精度提高了75%,验证了所提出补偿方法的有效性.     

考虑粘度特性的数控静压转台油膜热特性研究

液压油粘度是影响静压转台油膜承载力和温升的关键因素之一。为了研究不同粘度特性对扇形油垫油膜热特性的影响规律,基于Fluent软件对比分析了在恒粘度、温-粘特性、压-粘特性以及温-粘和压-粘特性下的油腔压强及油膜温升,并搭建热特性检测系统开展了实验验证。结果表明:同时引入温-粘和压-粘特性的油膜热特性的分析结果更加趋近于工程实际;温-粘效应对油膜热特性的影响大于压-粘效应;当液压油温-粘系数值为3 910时,油膜具有相对更高的承载能力和更低的温升。研究结果为静压转台的应用调控、主机厂进行油垫结构设计和液压油选型提供技术指导。