基于线性回归理论的数控机床精度检测及误差补偿分析

为提高数控机床定位精度,需对精度的误差源进行分析及补偿。基于线性回归理论,采用激光干涉仪为检测工具,建立了BF-850B数控机床数据检测的精度检测与补偿模型,并根据各个测量点位误差特性进行分析,确定采用一次性线性补偿和多段式线性补偿方法;最后,结合具体的数控机床实例,根据得到的实验数据验证实现误差补偿,对定位精度的补偿效果进行了分析。结果表明:一次性线性补偿将X轴精度由4.853 1～35.025 0μm提高至-2.472 1～0.736 3μm;将Y轴精度由-14.425 0～-4.132 5μm提高至-2.481 2～0.752 9μm;将Z轴精度由-4.128 0～17.227 1μm提高至-0.501 5～1.324 5μm;多段式线性补偿将X轴精度提高至-1.364 1～0.484 0μm;将Y轴精度提高至-1.364 1～0.551 0μm;将Z轴精度提高至-0.412 0～0.495 2μm;补偿前根据数据分布的主要特点,采用呈线性或分段式对数控机床的系统误差进行相应的呈线性或分段式补偿有着很好的补偿效果。     

数控机床热误差实时补偿研究

数控机床热误差实时补偿的功能要求温度与热误差的数据采集、温度测点的优化、数学模型参数的估计、热误差数学模型的预测、补偿脉冲量的转换以及误差补偿的操作。根据RDTSC的工作机理,验证RTX运行环境的实时性,windows非实时环境承载灰色关联分析温度测点的筛选优化、RBF神经网络热误差的预估,RTX实时环境承载反馈脉冲的仿制、热误差的实时补偿,数据交换采用共享内存中的等效脉冲数量,从而达到热误差实时补偿的目的,进而提高数控机床的加工精度。     

数控机床的热误差补偿技术研究

农机生产中热误差是影响数控机床加工精度的一个主要误差源,基于神经模糊系统设计了农用机械数控机床的热误差补偿模型。首先,建立一个小型数控机床来获得模型的训练数据集与测试数据集;然后,采用灰色数学理论获得各温度传感器对机械热变形的效果排名,并使用模糊c-means聚类方法将热变形效果值进行分组;最终,采用神经模糊系统设计最终的热误差补偿模型。机械实验结果表明,热误差补偿模型的预测精度较高,并具备较好的鲁棒性。     

数控机床热误差建模及补偿研究

数控机床的热误差是影响机床精度的关键因素,因此需要对其进行预测和补偿。首先通过多工况下的定位误差测量和进给轴测量点的温度监测,分析了进给轴温度场和热误差的分布变化特征;利用多元线性回归表征温度变化与进给轴膨胀率的定量关系从而完成热误差的预测建模,针对三轴数控立式铣床进行了热误差补偿。实验结果显示:基于修正的最小二乘法的热误差参考点预测模型更符合实际工况,与补偿前相比机床进给轴的精度提升了47.5%。     

数控机床误差补偿技术及热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一,文章在分析我体系统基本变换的基础上,建立了计及几何误差,载荷误差和热变形误差的机床不空间综合误差计算模型。对ＸＨＦＡ２４２０加工中心的丝杠和滑枕系统的热变形误差进行了和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

基于模糊神经网络的数控机床热误差补偿技术研究

热变形误差(即热误差)是影响数控机床定位精度的重要因素之一.针对机床热误差具有非线性等特点,将模糊控制技术与神经网络技术相结合,提出一种基于模糊神经网络的数控机床热误差补偿技术.以MAKINO立式加工中心为对象,经过MATLAB仿真,结果表明模糊神经网络作为热误差的预报模型是理想的,具有较高的预报精度.     

数控机床热误差建模与补偿

数控机床热变形误差对零件加工精度有重大影响。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要点有三:其一是数据采样,用不同传感器测量机床关键点的温度与机床主轴变形量。其二是数据训练,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。其三是数据建模,建立机床热误差模型,并验证模型的准确度。仿真及实验结果表明,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。并依此算法建立了以DSP和A/D为核心的热误差补差补偿器。     

数控机床热误差补偿建模方法

通过ＮＣ系统用软件方法补偿热误差是抵消热变形的有效方法,多输入多输出模型可以用于建立机床热行为数学模型。文章介绍了神经网络和多元线性回归方法,可用来建立大型数控铣床的热变形数学模型。试验和计算表明,这两种多变量模型能够预报大部分的热变形误差。     

数控机床误差补偿技术及应用热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一。文章在分析多体系统基本变换的基础上,建立了计及几何误差,载荷误差和热变形误差的机床空间综合误差计算模型。对ＸＨＦＡ２４２０加工中心的丝杠和滑枕系统的热变形误差进行了计算和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

基于模拟退火算法的数控机床热误差补偿方法

为提高数控机床的精度,基于模拟退火算法设计数控机床热误差补偿方法,分别建立机床内部零件沿X轴、Y轴、Z轴方向做平移与旋转运动时的变化矩阵,计算电动机与轴承的发热量,二者相加后就可以得到高速运动下机床发热量。基于模拟退火算法建立热误差偏移补偿模型,获得系统温度的状态参量,得到温度下降后求和单元的传递函数,计算偏移补偿模型内X轴、Y轴、Z轴上经过多次迭代后的位置。设计数控机床热误差补偿算法,得到数控机床热误差补偿结果。实验结果显示,该数控机床在Y轴上的热误差值较小,但是在X轴与Y轴上的热误差较大,经过误差补偿后,其热误差分别降低至1～2 m m和0～1 m m,可见该热误差补偿方法效果较好。     

数控机床热变形误差研究及补偿应用

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过误差补偿的方法可以提高机床的加工精度。研究了通过实时补偿热变形误差提高数控机床加工精度的方法,阐述了热误差的基本原理,介绍了热误差的测量方法。采用模糊聚类的方法来布置测温点,利用多元线形回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型。在PLC补偿系统的作用下,在加工过程中对XH718数控机床进行实时补偿。实验结果表明补偿效果很好。     

数控机床热误差灰色神经网络补偿应用研究

针对数控机床热误差建模补偿的问题,提出了灰色神经网络建模补偿的新方法。首先利用机床的温度值建立了机床热误差的灰色系统预测模型,再由灰色模型预测值得到的残差建立神经网络预测模型。结合灰色系统和神经网络的优点,建立了一种新的灰色系统和BP神经网络组合热误差预测模型。最后以实测数据建模说明了灰色神经网络模型预测效果明显优于各单项模型,方法优异的预测性能对于具有复杂成分的动态数据序列的机床热误差建模也适用。     

数控机床热误差补偿最佳转速选择

为提高数控机床热误差补偿模型在实际工程应用中的补偿精度和稳健性,研究了热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。首先,以Leaderway V-450数控加工中心主轴Z向为研究对象,控制机床主轴在空转状态下,以图谱和恒定转速两种方式进行了多批次实验。然后,采用模糊聚类结合灰色关联度选择温度敏感点并建立多元线性回归模型。最后,分析不同转速类型下模型的预测效果并对同种转速类型下模型预测效果进行相对评价,从而给出热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。实验结果表明,根据国际标准中不同主轴转速类型建立的热误差补偿模型,对于机床热误差预测效果存在较大差异。根据实际工程应用选择的最佳转速状态建立的补偿模型有较好的预测效果。     

基于大数据思维的数控机床热误差补偿新方法

计算机和信息科学技术的快速发展使得数控机床生产的过程控制变得越来越复杂,传统的基于现代控制理论的热误差机理建模或者辨识建模的方法在理论基础和实用推广上都面临着双重难题。大数据的出现给我们带来了全新的思考角度,基于大数据思维的新方法使得热误差补偿技术突破原有的壁垒成为了可能。试验结果证明这种新方法在数控机床生产加工的复杂工况中提高补偿精度的有效性。     

基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿

以提高数控机床加工精度为主要目的,针对减少热误差而提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿方法.首先,分析遗传算法优化的BP神经网络学习算法.然后,建立神经网络模型对三轴联动卧式加工中心进行实时补偿.实验仿真结果表明遗传优化BP神经网络模型具有预测补偿能力强、补偿精度高、拟合性能优、实时性好等特点.     

数控机床热误差补偿模型在线修正方法研究

提出了一种数控机床热误差补偿模型在线修正或在线建模的方法。所得模型结果不是一个固定的公式,而是由几个简单公式组成的一个确定算法。它在根据模型得出误差预测值的同时,可不断根据输入的新数据修正补偿模型本身,且在修正运算中由于不重复使用已用的数据而使运算时间极短,可用于在线建模。研究结果表明使用本方法可大大提高热误差补偿模型的鲁棒性、通用性和精度。     

数控机床进给轴热误差补偿技术研究综述

机床在内外热源共同作用下产生热变形,严重影响机床的精度稳定性与零件加工精度,如何抑制机床热误差是一个重要的研究领域.介绍了机床热误差避免方法和热误差补偿方法的研究进展.分析了直线进给轴误差的成因,并阐述了有/无预紧条件下丝杠热变形过程及机理.介绍了温度测点位置优化方法,以及数据驱动与机理驱动的热误差建模理念、方法及特点...     

高精度数控机床热误差分析及补偿技术研究

高精度数控机床的热特性是影响机床精度的重要因素,热误差导致了机床精度的下降。针对高精度数控机床Y轴、Z轴垂直精度不稳定问题,本文通过建立误差影响因素模型,结合实验测试对误差影响源进行分析。分析结果表明液压泵站辐射与对流传热、主轴冷却系统是影响Y轴、Z轴垂直度的主要因素。     

基于串行通信技术的数控机床热误差在线补偿技术研究

为实现数控机床热误差的在线补偿,利用温度测量装置采集温度数据并基于热误差模型将其转化为位置校正量,采用串行通信及相关数据接口技术实现了校正量对插补指令的实时补偿,最终实现了热误差的在线补偿.