基于切比雪夫多项式的数控机床几何误差参数化建模

为了快速精确地建立机床几何误差项数学模型,提出了一种基于切比雪夫多项式的参数化建模方法。首先针对测量得到的机床基本几何项数据,将机床相应运动轴进给量转化为切比雪夫变量。其次将切比雪夫变量代入不同阶次的切比雪夫多项式得到相应的值。然后根据切比雪夫基函数值和切比雪夫变量用多元线性回归方法获得相应的系数,得到关于切比雪夫基函数的数学模型。最后将运动轴进给量与切比雪夫变量之间的转化关系代入得到基本几何误差项的数学模型。建模过程简单且易程序化,切比雪夫多项式的高逼近精度使得建立的模型精度高。将所有几何误差项参数化模型代入机床几何误差模型综合数学模型,从而可得到机床工作空间几何误差场分布。以MV-5A三轴立式加工中心为例,将各个几何误差项参数化模型代入机床几何误差模型中得到该机床综合几何误差数学模型,进而得到该机床工作空间几何误差场分布,为机床设计和误差补偿提供了理论依据。     

摆头转台型五轴机床旋转轴运动误差测量与辨识

为了快速、系统地辨识摆头转台型五轴机床旋转轴几何误差中的12项运动误差,提出了一种基于球杆仪(Double ball bar,DBB)五次安装的运动误差测量辨识方法。首先,结合摆头转台型五轴机床旋转轴分布特征,基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了旋转轴局部坐标系下的测量模型,表征了空间误差向量与几何误差项之间的映射关系。其次,通过设置DBB初始安装位置及方向,实现了不同测量模式之间的连续切换,从而构造了五次安装法,辨识了摆头转台型五轴机床2个旋转轴共计12项运动误差,降低了DBB安装误差对测量及辨识结果准确性的影响。最后,在摆头转台型五轴机床上利用五次安装法进行基于DBB的运动误差测量辨识实验以及虚拟圆锥台轨迹测量实验,利用辨识值进行误差补偿,结果显示两个旋转轴的几何误差平均降低了48. 89%和51. 49%,虚拟圆锥台测量轨迹的半径偏差降低了50. 52%。误差补偿结果验证了测量、辨识的准确性和有效性。     

基于EFAST的三轴立式加工中心几何误差敏感性分析

为了正确识别和判定机床关键几何误差元素对机床精度设计的影响,提出一种基于指数积（Product of exponential, POE）旋量理论和拓展傅里叶幅度检验 (Extended Fourier amplitude sensitivity test, EFAST)的机床关键几何误差元素识别方法。首先,基于POE旋量理论建立机床几何误差模型,得到机床几何误差元素与机床空间误差之间的关联函数;其次,采用EFAST全局敏感性分析方法分析和量化误差敏感性,识别关键几何误差元素和强耦合几何误差元素;最后,在具有开放式数控系统Carver800T型三轴立式加工中心上进行基于全局敏感性分析的误差补偿试验,在制定补偿策略时,利用建立的方差和敏感度系数之间的定量关系来补偿机床几何误差的随机特性。结果表明,误差补偿后机床精度得到明显提高,沿X轴、Y轴和Z轴方向的平均补偿率分别达到60%、66%和74%,验证了本文方法的可行性、准确性和有效性。     

基于腕力传感器的机器人操作臂末端位置误差补偿

针对机器人操作臂夹持工具与环境作用时基于传感器坐标系内的微分运动分析 ,推导出基于工具坐标系的定位误差及基于基坐标系的定位误差补偿 ,并以 PU MA5 60型机器人为例计算了定位误差及其误差补偿     

基于腕力传感器的机器人操作臂末位置误差补偿

针对机器人操作壁夹持工具与环境作用时基于传感器坐标系内的微分运动分析，出基于工具坐标系的定位误差及基于基坐标系的定位误差补偿，并以PUMA560型机器人为例计算了定位误差及其误差补偿。     

数控机床几何误差相关性分析方法研究

为提高数控机床的精度,降低装配、制造过程产生的几何误差的影响,基于多体系统理论建立几何误差模型,在误差相关性分析的基础上,提出了一种辨识关键性几何误差元素的方法。首先,基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了三轴数控机床几何误差模型,构建了几何误差元素相关性分析模型。其次,采用拉丁超立方抽样方法在整个参数空间内抽样,有效避免了单因素分析的缺陷。最后,通过计算拉丁立方抽样确定的误差元素引起的空间几何误差,进行相关性分析并辨识影响机床精度的关键几何误差元素。误差补偿后的圆测试对比结果表明,该方法可判别影响数控机床空间精度的重要误差元素,并能够定量辨识误差元素对几何误差向量的作用效果,可为机床误差补偿及精度分配提供重要的理论参考。     

基于距离误差的机器人参数辨识模型与冗余性分析

为避免机器人运动学参数辨识过程中,测量坐标系与机器人基坐标系之间繁琐的坐标变换,首先利用关节旋量的空间几何特性,提出了基于伴随变换的距离误差模型。其次,针对距离误差模型中可辨识参数的冗余性,通过辨识雅可比矩阵的零空间分析,确定了可辨识参数的数目与误差测量方式之间的关系。确定了绕对应关节旋转的测量方式和相对初始位形的测量方式下可辨识参数的数目。最后,对KUKA youBot机器人的运动学参数辨识进行了实验研究,实验结果验证了距离误差模型的有效性和参数冗余性分析的正确性。     

6自由度微传动平台位姿误差分析与精度补偿

为了提高微传动平台的定位精度,对几何误差进行了分析。利用微分关系构造微传动平台输出位姿误差与各结构参数几何误差之间的映射关系,引入误差权重系数,分析了各结构参数对微传动平台定位精度的影响,建立了微传动平台的精度补偿模型。利用Matlab对微传动平台的定位精度进行计算仿真,搭建实验平台进行实验测试,仿真和实验结果表明,基于权重系数法建立的误差模型合理,并且通过建立的精度补偿模型,微动平台的定位误差从补偿前的20%~30%下降到了补偿后的10%~15%,使微传动平台的定位精度获得了较大提高。     

数控加工中心空间误差场建模与仿真软件设计

针对数控加工中心中存在影响加工精度的几何误差问题,进行了空间几何误差场建模分析并设计了一种通用的空间误差场仿真分析软件。首先,基于多体系统理论对几何误差元素进行了分析,根据加工中心拓扑结构建立了空间误差场模型,模型与加工中心的工件链和刀具链中的运动轴类型和位置密切相关。为了方便分析不同类型加工中心的误差场,基于Visual Studio平台设计了三轴数控加工中心通用的空间误差场仿真软件,可实现加工中心误差场的可视化,同时可针对工件的加工代码生成补偿后加工代码,有利于加工中心的结构设计和后续误差补偿。最后将误差场仿真软件应用到Carver800T型立式加工中心。结合测量得到的误差项数据对加工中心工作空间误差场进行分析,得到工作空间误差分布曲线以及整个工作空间的误差场分布,同时得到工件补偿加工代码,为该加工中心的精度提高和误差补偿提供了依据。     

数控螺旋锥齿轮磨齿机机床加工误差补偿

根据螺旋锥齿轮齿面的数学模型,对轮齿曲面进行了离散化处理.运用矢量运算的方法,给出了齿面离散点径矢及其法矢的计算方法.基于螺旋锥齿轮切齿计算得到的比例修正参数以及砂轮可任意修形的特点,建立了一种基于比例修正参数和砂轮参数,对机床加工误差进行补偿的方法,运用最优化算法可得到各种比例修正参数的修正倍数以及砂轮参数的改变量.通过实际的磨齿加工、齿形误差的测量以及机床调整参数的补偿,验证了机床加工误差补偿方法的正确性.     

精密镗床旋转轴几何误差完备性测量与辨识

针对四轴卧式镗床旋转轴需测几何误差的数目不统一与完备性缺失的问题,提出了基于形状创成函数的四轴卧式镗床旋转轴PIGEs形成机理分析方法与旋转轴完备几何误差测量辨识方法。基于形状创成机理构建了卧式镗床几何误差创成函数,确定了旋转轴可通过误差补偿进行调整的最少与位置无关的几何误差(Position-independent geometric error, PIGEs)数目。建立了卧式镗床旋转轴4项PIGEs、6项与位置有关的几何误差(Position-dependent geometric error, PDGEs)、6项安装误差(Setup error, SEs)与球杆仪(Double ball bar, DBB)测量轨迹半径之间的完备性函数模型,设计了基于DBB的四轴联动Viviani曲线测量轨迹,构建了旋转轴6项PDGEs的NURBS表征与PIGEs、SEs辨识方法。开展了误差补偿对比实验验证,结果表明,利用几何误差完备性测量与辨识结果进行误差补偿,较仅单一补偿6项PDGEs可提升圆轨迹测量精度40.69%。     

基于Jacobian+RBF的3-PTT并联机构末端精确控制方法

为降低并联机构机械误差测量和补偿的难度,实现机构末端的精确控制,本文提出一种基于Jacobian和RBF神经网络相结合的末端误差补偿方法。以一种3-PTT并联机构为研究对象,分析机构正、逆运动学,验证数学模型的正确性。根据运动学模型解算Jacobian,分析机构约束奇异和运动奇异。为验证机构末端误差补偿方法的有效性,设置两种实验条件,分别为是否有丝杠的回程误差补偿和末端受不同负载,并通过激光跟踪仪测定末端位置。实验结果表明,使用本文的误差补偿方法后,机构末端轴向(x轴)、径向(y轴)位置误差均降低90%以上,竖直方向(z轴)位置误差均降低80%以上,证明了本文方法的有效性。     

数控机床误差检测与补偿技术

文章介绍当前数控机床误差的各种典型检测与补偿方法和技术特点,分析目前数控机床误差检测与补偿技术研究中存在的问题,重点分析数控机床的误差动态综合补偿技术的不足和难点,提出一些解决方法和策略,并对今后的研究思路和市场应用做了进一步规划与展望。     

基于冗余联动的六轴联动数控机床加工轨迹误差优化

针对数控机床实际加工轨迹与理论轨迹存在误差的现象,提出利用六轴联动数控机床冗余联动特点优化该误差的方法。建立了一类六轴联动数控机床的运动学模型,并研究了其冗余联动特点。根据刀具接触点运动规律,以冗余旋转联动轴的运动优化刀具中心点运动轨迹误差和刀具轴线转动轨迹误差,从而实现加工轨迹误差的优化。在实际六轴联动数控机床上进行了抛光加工实验,通过应用所提出的轨迹误差优化算法,减小了抛光过程中的加工轨迹误差,降低了工件表面粗糙度,且保证加工后表面具有较高的均匀一致性,提高了抛光表面质量,从而验证了所提出方法的有效性。     

混联机床并联轴定位精度的激光测量与误差补偿

在分析混联机床并联轴定位精度的激光干涉测量原理和方法的基础上,采用干涉法检测了并联轴Z向的定位精度和重复定位精度,做出了并联轴的平均偏差特性曲线,获得了其线性位移定位误差数学模型;利用最小二乘法得到了混联机床并联轴定位误差补偿模型和增量补偿特性曲线;推导了并联机构动平台位姿和各驱动杆杆长的求解过程,进而对混联机床并联轴定位精度进行了有效补偿,得到了一种并联轴定位精度激光干涉测量方法和误差补偿模型的建立方法.     

半对称三平移Delta-CU并联机构运动误差分析与标定

对提出的一种半对称三平移Delta-CU并联机器人机构进行误差建模和实验分析。在规划执行末端运动轨迹的基础上,采用外部直接标定和修正系统输入的方法对机构的运动学误差进行补偿。在外部直接标定的过程中,为降低系数矩阵中的随机测量误差对执行末端坐标精度的影响,利用整体最小二乘法求解坐标变换参数;以误差数据为样本,通过模糊神经网络模型进行训练,并将训练好的模糊神经网络模型用于Delta-CU并联机器人机构的误差值预测。实验表明,模糊神经网络模型能够对Delta-CU并联机器人机构误差进行精准的预测,有利于提高Delta-CU并联机器人机构的补偿精度,可为Delta-CU并联机器人机构误差补偿提供参照。补偿后其绝对位置精度由1.187 mm提高到0.4 mm,重复位置精度由0.037 mm提高到0.018 mm。     

基于图形识别的数控机床误差溯因方法

针对数控机床误差溯因方法复杂且适应性差的问题,提出了基于数控系统圆检测图形的特征角点分布规律,并与神经网络相结合实现对机床运动误差的快速溯因方法。首先,提取所生成圆图形的特征角点,构造反向间隙、周期误差等特征矩阵;然后结合神经网络将低维特征矩阵映射至高维特征空间,实现对数控机床误差的快速溯因。实验表明,该方法简单有效,误差识别准确率较高,且具有较强的通用性。