数控机床热误差动态灰色优化建模研究

为降低热误差对加工精度的影响,以减少补偿成本、简化数据采集、提高补偿精度为目标,提出采用灰色GM(0,N)模型进行数控机床热误差建模预测;以优化数据配置、改善补偿系统动态品质、提高鲁棒性为目的,建立了GM(0,N)优化模型。采用智能温度传感器和位移传感器采集了MCH63精密卧式加工中心温度数据和主轴3个方向热位移量,并根据采集数据构建热误差模型。试验结果表明:GM(0,N)建模方法简单,数据量少,运算时间短,预测精度较高;优化模型可根据在线输入的新数据不断修正模型本身,其精度高、鲁棒性强、通用性好,适合于在线建模。     

基于改进PSO优化BP的数控机床热误差预测研究北大核心

热误差是影响数控机床加工精度的主因,为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差建模预测方法。针对BP易陷入局部最优、收敛速度慢,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子的速度与位置更新策略,在此基础上优化BP神经网络的阈值和权值,并建立数控机床热误差预测模型;借助于MATLAB完成仿真实验,结果表明,与标准的BP神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强。     

基于时序模型优化选择的热误差建模

为了提高数控机床热误差建模精度,提出了基于时序模型优化选择的热误差建模方法,重点论述了时序分析法用于机床热误差建模时的模型优化选择问题.通过分析热误差序列自相关函数和偏自相关函数的性质进行时序模型识别,采用AIC、F和白度检验定阶准则相结合的判定方法,完成模型阶次的确定,从而为时序建模提供了选型和定阶依据,使时序分析方法更加有效地应用于热误差建模.对一台车削加工中心进行了热误差建模,并通过对比分析验证了基于时序模型优化选择的热误差建模方法能够显著提高建模精度.     

基于岭回归的数控机床温度布点优化及其热误差建模

提出一种基于岭回归分析的数控机床温度布点优化方法.数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,在多元线性回归模型中,隐含着要求解释变量之间无强相关性的假定.然而在实际的建模中,各自变量与因变量之间的相互关系并不与简单相关系数所反映的情况完全吻合.通过岭迹对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并选用适当的岭参数k建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性.     

基于热模态分析的热误差温度测点优化选择

针对影响机床热误差建模的温度场分布问题,提出一种热模态分析方法,对机床热误差建模温度测点进行优化选择。以数控机床主轴温度场分析为例,利用热模态方法得到主轴各模态的时间常数、温度场及热变形模态形状,从而确定温度测点的最优位置。并通过实验验证了所建立模型的准确性与鲁棒性。     

基于GA-LSSVM的数控机床热误差建模方法研究

为减小数控机床热误差对加工精度的影响,实现对热误差的补偿控制,提出一种基于遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)数控机床热误差建模方法。利用遗传算法优化选择LSSVM惩罚因子C和核函数参数σ~2,构建针对某卧式加工中心主轴热误差的GA-LSSVM模型。根据该模型得到热误差的模拟值和测量值对比曲线,通过分析发现GA-LSSVM模型性能较好,模型残差较小,预测精度较高。建立热误差LSSVM模型和传统BP模型并与GA-LSSVM模型作对比,结果表明:GA-LSSVM模型绝对残差δ及均方误差MSE均为最小,模型决定系数R~2最大,验证了GA-LSSVM建模方法的有效性。     

无限冲激响应网络在数控机床热误差建模中的应用

本文阐述了数控机床热误差补偿技术的基本概念，提出了一种基于无限冲激响应(IIR)网络的数控机床热误差预报模型，讨论了该模型的建立及相关技术问题，对智能预报补偿系统进行了研究，并给出了智能预报的结果和精度评价。     

数控机床热误差建模及预测方法分析

热误差作为制约数控机床加工精度的关键因素,在重型数控机床上表现得尤为明显。以重型落地镗铣床为例,根据热误差测量试验数据,分析重型数控机床温度场特性,并基于兼顾相关系数和欧式距离的系统聚类准则,对温度测点系统进行优化,以减小温度测点间共线性。通过优化温度测点,采用多元线性回归分析,建立重型数控机床热误差预测模型。由现场试验可知,建立的热误差预测模型可将均方根误差控制在10μm以内,有效地提高了热误差预测精度。     

数控机床主轴的神经网络热评价模型研究

热误差作为影响机床加工精度的重要因素之一,严重制约着机床加工精度的提高。而主轴是数控机床的关键功能部件,对其进行热特性研究对提高机床的加工精度具有重要的意义。将同一类型、不同使用年限的机床主轴温度值和热变形值作为评价指标,建立数控机床主轴的神经网络热评价模型;针对BP神经网络易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化（PSO）算法优化加权朴素贝叶斯（WNB）的初始权值,获取权值全局最优解,构建了粒子群优化加权朴素贝叶斯机床主轴热评价模型,实现对机床主轴热特性的评价。MATLAB仿真结果表明：PSO-WNB模型精度为941%,收敛速度快,预测精度高,优于BP神经网络,为数控机床热特性评价提供了新思路。     

基于逐步线性回归的温度测点优化

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。文章采用逐步线性回归方法对核电轮槽铣床主轴箱的温度测点进行优化与建模。首先利用瞬态热-结构耦合分析了主轴箱在粗加工时的温升和热变形,再通过逐步线性回归方法对温度测点进行优化,利用优化后的温度测点建立了主轴X,Y,Z三个方向的热误差模型,最后对主轴箱在精加工运行时对所建立的模型进行了验证,结果表明:该方法不仅可以有效减小温度测点数目,还能保证模型的预测精度,三个方向的热误差均减小到5μm以下。     

数控车床热误差建模与补偿研究

数控机床热变形引起的误差通常占到总体误差的40%~70%。以某公司生产的某型卧式数控车床为研究对象,检测主轴热误差和X进给轴热误差,基于最小二乘法对该机床主轴X、Y、Z向和X进给轴分别建立热误差模型。考虑到实测环境温度相对参考温度20℃时滚珠丝杠伸长的因素,对主轴热误差实测值进行了修正。根据主轴X向修正后的热误差模型和X进给轴热误差模型建立了X轴综合热误差模型,并采用西门子840D系统进行了热误差补偿试验,热误差降低了54.5%,CP值由1.34提升至1.88,证明此该建模与补偿方法有效、可行。     

基于GA-SVR的数控机床热误差建模

为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法.为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴变形量.其次把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值.最后建立机床热误差模型,并验证模型的准确度.结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点.     

基于热设计的立式数控铣床主轴箱多目标设计与研究

主轴箱作为主轴系统不可或缺的一部分,其热误差是影响数控机床加工精度的重要因素之一。以热设计为核心,通过结合田口法和有限元法,对主轴箱进行多目标优化设计与研究。搭建了主轴系统热态特性实验平台,以某机床厂的立式数控铣床为研究对象,获得其主轴系统的温度数据;根据实验测得的数据建立9组主轴箱优化模型;采用有限元法对温度-结构场耦合的9组模型进行仿真分析,得到各组模型的温度场分布云图和热变形分布云图,并进一步获得主轴箱结构优化结果和较优水平的主次因素参数组合。结果表明:对主轴箱热变形影响程度由高到低的因素为底板长度L、距离B、肋板宽度A、距离C;对主轴箱质量影响程度由高到低的因素为底板长度L、距离B、距离C、肋板宽度A。该研究为降低数控机床研发成本提供了参考。     

数控车床热误差实时补偿研究

热误差是数控加工中的主要误差源之一,对零件加工精度有非常大的影响。对数控车床热误差进行补偿可以有效地提高机床的加工精度。在数控车床的加工过程中,采用铂电阻温度传感器对数控加工中关键点的温度进行实时测量,再配合线性回归理论建立数控车床的热误差模型。最后根据热误差模型对数控车床的加工误差进行实时补偿,经验证该技术是可靠有效的。     

高速电主轴热误差实验与预测建模

数控加工中心采用高速电主轴,由于电主轴发热导致主轴工作端明显热延伸,严重影响加工精度。以数控精雕机用永磁同步电主轴为研究对象,通过建立热特性实验平台,测试电主轴在不同转速、不同工作条件下的特征温度和热误差数据,建立基于自然指数函数的电主轴轴向热误差预测模型。在不同的工况下对模型的补偿结果进行实验验证,验证结果表明:该预测模型简单、精度较高,且建模成本较低,可以快速应用到实际的加工环境中。     

基于CS-GMC(1,N)的数控机床全新热误差建模优化方法

为降低机床热误差对数控加工精度的影响,提高灰色模型GMC(1,N)的预测精度,将布谷鸟搜索（CS）算法引入GMC(1,N)灰色模型中,用于优化灰色模型GMC(1,N)的生成系数,构建了基于CS-GMC(1,N)的数控机床热误差预测模型。以小型三轴立式数控铣床为研究对象进行了主轴热误差实验,热误差预测性能分析结果表明：CS-GMC(1,N)模型的预测精度高于PSO-GMC(1,N)模型,为机床主轴热误差建模及后续热误差补偿提供了参考。     

基于神经网络系统的滚珠丝杠热误差建模

在追求高精度加工的现代数控系统中,热误差的消除具有重要的意义.文章首先简述了神经网络系统的特性及训练方法,成功地将神经网络模型应用于对数控机床直线进给系统的热误差进行建模,并取得了预期的成果,使最大预测误差降低到2μm,为进一步的热误差补偿奠定了基础.详细阐述了实际建模流程,根据训练数据的具体特征提出了一种新的数据预处理方法,使这些数据能更有效地应用于模型训练,是论文的一个创新点.     

基于ARM_Linux的数控机床热误差补偿控制器的设计

以减小机床热误差,提高加工精度为主要目标,设计以S3C2440A处理器与嵌入式Linux操作系统为控制平台,运用BP神经网络建立误差模型的热误差补偿控制器。首先,控制器通过布置在机床关键温度点上的温度传感器采集加工中心的温度信号,该信号经温度采集模块处理后送到CPU处理器计算出温度值。同时,用激光干涉仪检测出机床对应时刻的误差值。BP神经网络模型根据温度值与误差值计算出综合误差补偿值。然后,将计算出的补偿值通过接口传送给CNC控制中心,CNC控制中心做出误差控制指令,修正机床热变形造成的被加工工件的尺寸误差。仿真实验结果表明了补偿效果的可行性。