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1.
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。  相似文献   
2.
数控机床的主轴热平衡试验是进行热误差建模和补偿的必要手段,是准确获得数控机床主轴的热敏感点、温度场和热位移以及热平衡时间等热态特性的方法。本文提出一种基于改进的自适应渐消无迹卡尔曼滤波(Adaptive fading unscented Kalman filter,AFUKF)的快速辨识机床主轴选点温升的方法。首先,在标准UKF中引入渐消因子,使用残差归一化自动更新渐消因子,并将其引入增益矩阵,增强测量值在计算中的权重;其次,通过使用自适应规则,动态调整过程噪声和测量噪声协方差阵,减少外部扰动对温升预测的影响,以获得更好的滤波性能。仿真结果表明,提出的机床主轴温升快速辨识方法可以在很短的时间内预测选点的温升,且预测结果与热平衡试验结果吻合,验证了本文方法的可行性和有效性。  相似文献   
3.
为提高支持向量回归(SVR)模型的预测能力,将核心向量回归(Core vector regression,CVR)方法引入到数控机床热误差建模中,并采用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法从输入样本提取主成分,构建特征集,然后使用改进的粒子群优化(Improved particle swam optimization,IPSO)算法对CVR的模型参数进行寻优,从而提出一种基于PLS-IPSO-CVR的数控机床热误差建模方法。仿真实验表明,所提出的建模方法在预测精度和速度方面优于传统SVR模型和BP神经网络模型,从而验证了组合建模方法的可行性和有效性。  相似文献   
4.
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。  相似文献   
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