数控机床误差补偿技术的研究

数控机床误差动态综合补偿已列入国家科技重大专项"高档数控机床与基础制造装备"表明我国政府对数控机床误差动态综合补偿技术的高度重视。文章主要从几何误差、热误差、切削力误差三个方面研究数控机床误差补偿技术,进一步提高数控机床加工精度,提高我国的机床及制造装备技术水平,增大国产机床在市场中的份额     

关于三轴数控机床加工精度可靠性的几点探讨

对于三轴数控机床来说,加工精度可靠性极为重要。如何建立科学的加工精度可靠性机制,使之服务于三轴数控机床,是三轴数控机床面临的亟待解决的问题。市场的日趋饱和,三轴数控机床之间的竞争己不只是传统意义上产品的竞争。实际上,随着加工精度可靠性理念的融入,相关理论体系不断丰富,三轴数控机床加工精度可靠性,不但可以控制维持三轴数控机床正常发展,而且可以提高三轴数控机床在市场竞争中的地位。几何误差、热误差、装配误差等作为机械制造的常见误差,将影响数控机床的加工精度,将直接决定产品的生产质量。为了保证数控机床的加工质量,有必要对加工误差进行研究,本文就此展开讨论,仅供参考。     

数控机床误差补偿关键技术及其应用研究

随着我们国家国民经济的不断增长,社会生产制造对数控机床的需求不断增强,在这个过程中数控机床的各项技术也得到了不断提升,为经济发展和人们生活水平提升做出了巨大的贡献,通过对误差预防和误差补偿法这两种针对数控机床中的误差补偿关键技术展开的详细的分析和研究,对于我国数控机床的应用技术能有所帮助。     

数控机床热误差实时补偿应用

数控机床是在工业生产中经常使用的生产设备,对于工业生产有着直接的影响。在数控机床的使用过程中经常会出现误差,尤其是热误差,对最后的生产结果会产生一定的影响,因此有必要运用实时补偿系统技术将数控机床中的热误差降低。     

数控机床误差测量、建模及网络群控实时补偿系统研究

随着科学技术水平的提高,数控机床的系统应用要求也在提高,通过误差补偿技术的科学应用,能提高数控机床加工的整体精度。本文主要对数控机床误差的测量以及建模加以阐述,然后对数控机床网络群控实时补偿系统工作的流程以及补偿实验进行探究,希望能在此次的理论研究下,对数控机床的补偿系统的应用发挥起到促进作用。     

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。     

数控机床加工误差产生的原因及对策

在智能化控制时代背景下,数控机床加工在社会实践中的应用越来越广泛,但是受各种因素的影响,数控机床加工容易出现误差,而产生的误差会严重影响机床生产的效率和质量,因此本文基于当前数控机床加工误差的产生因素阐述相应的解决对策,以此促进我国数控加工技术的发展。     

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。     

数控机床加工中刀具几何误差之研究

本文通过研究刀具几何误差,构建综合误差系统,为数控机床刀具工艺参数和刀位轨迹修改提供有力依据,从而提高数控机床零件加工的精度和表面质量。     

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。     

数控机床加工中切削用量对加工精度的影响分析

随着我国制造业的不断发展,数控机床被广泛应用在各种加工制造的企业中,对于数控机床的研究可以有效促进制造业的发展。本文就数控机床的切削用量对于机械零件的加工精度产生的影响进行了深入分析和研究,通过对其产生的误差进行分析,提出有效对策,旨在提升数控机床的加工水平。     

数控机床加工精度可靠性分析

随着科学技术水平的提高,数控机床加工技术已经变成人们日常生活当中不可替代的重要技术之一。数控机床综合了精密机械、电子、电力拖动、自动控制、自动检测、故障诊断和计算机等多方面的能力,是非常典型的机电一体化产品,其具有高精确性、高效性以及高软性等优点。然而,在实际生活中,零件加工经常会因为各种各样的原因,使得工件的精确度达不到要求,存在误差。为了提高数控机床对产品的加工质量,减小误差,则需要对数控机床的加工工艺及其精度进行有效的研究。鉴于此,本文主要针对数控机床的加工精度的可靠性进行详细的分析。     

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。     

数控机床加工精度的影响因素及改善措施

现代化的工业生产对零件的制造速度要求越来越高,在满足劳动生产效率的同时如何提高数控机床的加工精度成为了机械加工行业研究的新方向,通过介绍现代化数控机床制造精度的主要影响因素,说明了提高数控机床的加工精度和降低零件加工误差的部分措施。     

动态性能约束多轴联动数控机床工作精度建模研究

高速铣削复杂轮廓常采用微小线段逼近轮廓曲线的加工方式来保障工件加工精度。由于数控机床各运动轴动态性能的制约,在实际切削时不稳定的进给速度导致产生轮廓误差。本文提出一种基于动态性能约束的数控机床工作精度检验的轮廓误差模型,以G代码转换成轴运动位移指令作为输入,采用段内S型加减速时间反算法,将计算出的最大速度作为各段运动速度,对段间加减速衔接处理,得到各运动轴速度指令,利用伺服系统传递函数模型求解出各运动轴的位移量,通过空间几何变换到刀具运动轨迹,重新拟合轮廓曲线得到轮廓误差。针对不同动态参数变化,仿真出轮廓误差与动态指标之间关系,实现对数控机床高速加工时动态指标引起的轮廓误差的考察。     

数控机床生产加工误差的原因及其改善措施

伴随我国工业化进程的持续深入,相应的制造技术水平也在大幅提升.在机械制造领域,作为最典型的加工机械之一,数控机床拥有高效、精准等优势,故此在各行各业获得了十分广泛的应用.然而,在使用数控机床的过程中,因为各种因素的负面影响,导致其生产精度一度难以提升.基于此,文章详细介绍了数控机床的加工误差,并针对生产误差产生的原因,提出了相应的改善措施,希望有助于数控机床的进一步发展.     

数控机床小模数齿轮传动误差补偿方法设计

数控滚齿机作为工业加工领域中重要的齿轮加工机床,其加工精度对产品的质量具有较大的影响.受到加工条件与环境的影响,滚齿机的小模数齿轮在传动过程中会产生一定的误差,降低了数控机床的加工精度.为此,提出了以数控机床小模数齿轮传动误差补偿方法改善这一问题.首先,根据滚齿机滚刀轴与工件轴的运动关系,建立滚齿机传动误差模型;然后,...     

数控机床误差补偿技术及其运用

要提高制造业的竞争力,就必须提高我国制造业的技术发展,满足当代社会对制造业更高的制造精度、更高的产品质量以及更加智能的操作要求和发展方向.数控机床误差补偿技术是提高制造业数控机床加工精度的重要手段,减少在生产过程中的误差产生,增加了生产效益,提高我国制造业的行业竞争能力.     

基于最优权系数组合建模的数控机床热误差在线补偿

针对数控机床热误差建模具有小样本、数据离散的特点,提出一种综合灰色预测和最小二乘支持向量机的热误差在线组合建模方法。根据机床温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的灰色模型和最小二乘支持向量机模型,并通过加权系数将两者进行组合。以提高热误差的实测值和组合模型预测值之间的灰色综合关联度为目标,对模型的加权系数进行优化。在一台高架桥式龙门加工中心上进行建模实验,结果表明数控机床热误差最优权系数组合建模方法精度高、泛化能力强,优于灰色预测、最小二乘支持向量机和多元线性回归3种建模方法。利用该方法构建的预测模型进行机床热误差在线补偿,可有效减小热误差对机床加工精度的影响。     

基于深度自编码器的大型龙门加工中心热误差建模方法

为提高热误差模型的预测能力,提出一种基于深度学习方法的数控机床热误差建模方法。利用模糊聚类法和灰色关联度分析法选取温度变量的热敏感点,采用深度自编码器（Stacked automatic encoder, SAE）网络从选出的输入样本中提取特征,构建特征集,然后使用遗传优化算法（Genetic optimization algorithm, GA）对BP神经网络参数进行寻优,从而提出一种基于SAE-GA-BP的数控机床热误差建模方法。以某大型龙门五面加工中心为实验对象,研究并选择了加工中心加工过程中的主要误差源——主轴热误差进行补偿,对主轴热误差深度学习模型和多元回归模型进行了分析对比。结果表明,在预测精度方面所提出的建模方法优于传统多元回归模型,从而验证了该建模方法的可行性和有效性。