我国数控机床几何误差的补偿分析

文章对数控机床几何误差产生的原因作了比较详细的分析,将系统误差的补偿方法进行了归纳,并在此基础上阐述了各类误差补偿方法的应用场合,为进一步实现机床精度的软升级打下基础。     

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     

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.     

数控机床几何误差测量研究现状及发展趋势

数控机床测量技术在各种精密工具的加工过程当中具有重要作用,并且直接影响到我国的制造业。分析了数控机床几何误差测量过程当中所出现的主要问题以及未来的发展趋势,并且提供了一定的建议,为有关工作人员提供一定的帮助。     

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。     

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。     

基于注意力机制的时空卷积数控机床热误差模型研究

为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。     

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。     

基于环境温度模型库分段式加权的数控机床热误差建模

针对环境温度变化较大时常用的热误差模型预测精度低的问题,提出了一种基于环境温度的模型库分段式加权的热误差建模方法,以UPM120型数控铣床为实验对象,通过跨季度的7批次数据,完成了环境温度15～35℃的分段式加权模型建模和预测精度分析。结果表明,环境温度变化在5℃以内时,多元线性回归模型的预测精度优于BP神经网络模型、分布滞后模型、灰色理论模型和支持向量机模型,可以将其作为分段式加权模型库中的基础模型。当环境温度变化较小时,基于多元线性回归的分段式加权模型预测精度为1.39μm;当环境温度变化较大时,其预测精度为1.51μm,均远高于单一环境温度样本的回归模型、多环境温度样本的回归模型和泛化能力强的支持向量机模型的预测精度。     

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%。     

数控机床热误差补偿中分布滞后模型的建立

针对数控机床热误差补偿建模中温度敏感点选择及模型建立问题,提出用模糊聚类法和灰色关联法结合选择温度敏感点,用分布滞后模型建立补偿模型的方法.根据机床关键点温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的多元线性回归模型和分布滞后模型.在一台Leaderway V-450型数控加工中心上进行热误差建模实验,测量主轴分别在2 000、4 000、6 000 r/min下的热误差及温度,结果表明分布滞后模型的拟合精度优于多元线性回归模型,用任一转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性低于多元线性回归模型,而综合任意两个转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性略优于多元线性回归模型.利用分布滞后模型建立的预测模型在数控机床热误差补偿中具有实用性.     

基于支持向量机的CVT压力传感器误差补偿

针对无级变速器(CVT)压力传感器测量误差较大的问题,提出了一种应用支持向量机(SVM)建立误差补偿模型的方法.在分析引起测量误差因素的基础上,确立了误差补偿模型的输入、输出基本结构;通过试验构建训练样本集,并完成误差补偿模型的训练,在训练过程中,通过遗传算法对模型参数进行了优化.试验结果表明,设计的误差补偿模型可以有效提高传感器的线性度,并可以把最大绝对误差从0.5 MPa降至0.15 MPa,显著提高了压力传感器的性能和测量精度.     

基于张量理论的数控机床误差补偿模型

为了进一步提高数控机床多体运动学误差模型的精度,提出了基于张量理论的机床误差补偿模型。首先面向数控系统列表插值补偿方式,提出了应用张量理论设定基础阶、扩展阶和误差阶来建立机床误差张量模型。然后,提出了采用设定机床信息、建立张量模型及设定检测参数3个流程实施误差补偿,并通过多元回归分析提出了采用4阶多项式拟合机床空间误差。最后,以某重型车铣复合机床实验为例,提出了分轴步进对角线法下的张量误差模型,采用球杆仪进行了圆度误差检测实验,结果表明该方法能够有效地提高机床精度,比多体运动学误差模型的补偿效果更优。