基于FCM聚类和RBF神经网络的机床热误差补偿建模

热关健点的选择和热误差建模技术是决定热误差补偿是否有效的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要.为了实现对数控机床热误差的补偿控制,文章利用模糊C均值(FCM)聚类方法,对机床上布置的温度测点进行优化筛选,将温度变量从20个减少到4个,然后给出了基于RBF热误差补偿建模方法.通过建模实例表明,文章提出的建模方法,在保证补偿模型精度的同时有效减少了温度测点,降低了变量耦合影响,并提高了补偿模型的鲁棒性.     

基于模糊聚类与灰色理论的机床主轴温度测点优化方法

数控机床主轴热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,主轴热误差温度测点优化对于准确建立机床主轴热误差模型、提高机床精度具有十分重要的意义。提出一种基于模糊聚类与灰色理论的机床测温点优化方法,通过对主轴测温点进行模糊聚类分析,根据Xie-Beni有效性指标评定,将温度点归为几类,然后通过对模糊聚类后的测温点与主轴热误差进行灰色相关性分析,实现机床主轴温度测点的进一步优化。试验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

基于SOM神经网络聚类以及支持向量机的数控机床热误差建模方法的研究

为了减小主轴季节性热误差影响,提高机床的加工精度,提出了基于针对机床热源进行SOM神经网络预聚类后的支持向量回归机的主轴热误差综合模型。针对一台型号为HTM40100h的车铣复合中心,对主轴的关键温度测点进行了内外热源的划分,并在冬夏两个季节对所有测温点温度和热误差数据进行采集,将外部热源温度数据作为SOM网络的输入变量进行季节性聚类,聚类后的外部热源温度数据连同同时刻的内部热源温度数据一起作为不同季节支持向量回归机模型的输入变量,得到热误差拟合值。将通过聚类预处理的方法与未经聚类的方法进行了对比试验,结果表明:该综合预测模型在冬夏两个季节均获得了较高的建模精度和鲁棒性。     

整机热变形中测温点优化选择方法的研究

在高速高精度机床的加工过程中,由于各种热源的作用会导致机床产生热变形,从而影响其加工精度.针对整机热变形误差是影响机床加工精度的最大误差源,提出采用模糊聚类分析法对测温点进行优化选择,并利用多元线性回归方法建立整机热变形与温度之间的数学模型.结果表明,经优化后的温度变量应用到热误差模型中能够有效的预测整机的热变形,并且补偿效果很好.     

基于改进的FCM聚类算法对温度测点的优化和建模

在分析了国内外热误差建模方法的基础上,提出了一种基于改进的模糊C均值聚类算法,从而基于多元线性回归理论建立教学型复合机床主轴热误差模型。使用温度传感器对机床主轴不同位置进行温度测量,并采用改进的模糊C均值聚类法对所测量数据进行分组,筛选出每组的最优温度值进行迭代。采用优选出的温度数据,采用多元线性回归建模法对机床主轴热误差进行预测建模。通过实验验证多元线性回归理论创建的预测建模分析可得:补偿后,教学型复合机床的主轴Y、Z方向受温度影响的热误差降低到了5.4μm以内,通过对改进的模糊C均值聚类法和多元线性回归模型相结合,使机床主轴在Y、Z方向误差有所降低,能更好的预测主轴热误差,从而提高机床加工精度。     

基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究

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。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。     

基于粗集方法的机床热补偿误差的温度测点优化

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。采用粗集理论对机床热变形建模及补偿技术中温度测点的选择进行优化,以HMC800A立式三轴加工中心温度测点的选择为例进行研究,结果表明该方法能有效地减少温度测点数量,既可以保证模型的精度,又可节省工作量。     

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。     

数控机床热误差测点优化模型预测与实时补偿的研究

数控机床加工过程中温度场的变化产生的热误差严重影响工件的加工精度,需要进行热误差的检测与补偿.通过灰色关联算法筛选出关键的温度测点作为热误差预测模型的参变量,运用多元线性回归数学模型准确高效预估热误差值,采用热误差脉冲量叠加到反馈脉冲序列的方法实现热误差的实时补偿.从而低成本地消除数控机床加工热误差,提高工件的加工精度.     

数控机床热误差的温度测点优化方法

为了减小机床热误差温度测点数的不确定性、测点之间的多重共线性对预测模型精度及稳健性的影响,提出了一种综合系统聚类(SC)与灰色关联(GC)的测点优化及误差建模方法。以数控机床热误差实验为依据,基于系统聚类、灰色关联分析原理和文中提出的测点筛选原则,将温度测点的数量由20个减少为4个,建立了热误差温度测点优化模型并进行了优化计算。结果显示,此方法能有效降低测点之间的多重共线性,有利于优化模型的预测精度及泛化性能的均衡。     

基于MEA-NARX神经网络主轴热误差建模

为了有效提高基于非线性时间序列的热误差预测模型精度,利用F统计检验确定模糊C均值聚类的聚类数目,结合不同量纲一化处理的灰色关联分析排序筛选出关键温度测点,建立基于NARX神经网络的热误差预测模型,通过设置输入延时阶数、输出延时阶数和隐含层神经元个数的范围,利用思维进化算法对输入、输出延时阶数和隐含层神经元个数进行寻优,与随机选取参数的NARX神经网络预测模型相比,模型预测精度提高了36.98%。     

机床稳健性温度敏感点选择及热误差建模

针对VMC1165B立式加工中心,进行机床热特性及温度场分析,基于试验数据,避免进行热机制分析和计算温度场边界条件。采用模糊聚类结合Pearson相关系数法选出4个稳健性温度敏感点建立热误差模型,验证模型预测性能,并与模糊聚类结合灰色关联度选出的非稳健性温度敏感点热误差预测模型对比。结果表明：稳健性温度敏感点热误差预测模型的机床 X 向最大残差下降了25.44%, Y 向最大残差、平均绝对误差和均方差分别下降了25%、23.03%和33.25%。     

A study of pre-compensation for thermal errors of NC machine tools

Thermally-induced errors are major contributors to the overall accuracy of machine tools. In this paper, an error pre-compensation system is developed to correct the thermal errors of the spindle and lead screws. A simple gauge 1-D ball array is used to accelerate and simplify the error measurement. An auto-regressive model based on spindle rotation speed is then developed to describe the thermal errors. Using the model, the thermal errors can be predicted without measuring the temperature field of the machine tool as soon as the workpiece NC machining program is made. By correcting the program, the errors can be pre-compensated before machining. Thus the process of compensation is greatly simplified and the cost is reduced. The test results on a vertical machining center show that a 70% reduction of thermal errors has been gained after compensation.     

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。     

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.     

数控机床热变形误差补偿技术

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过实时热变形误差补偿可以提高数控机床加工精度.本文在分析产生机床热误差的原理的基础上, 探讨了热误差的测量方法,利用多元线性回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型.应用数控系统的PLC补偿功能,对XH178加工中心加工过程中的热误差进行了实时补偿.实验结果表明误差补偿量达到80%以上.     

基于模糊故障树的数控龙门铣床加工误差分析与试验

针对数控龙门铣床加工中出现的平面度误差问题进行研究与改进,分析工艺系统因素产生的误差,建立加工平面误差的模糊故障树,通过下行法对其进行简化分析,定性分析影响加工平面度误差的最小割集,运用模糊隶属函数定量分析顶事件的发生概率及底事件的发生概率重要度,确定主要因素为工作台形位误差、定位元件误差、热变形等。使用激光测量技术对安装的工作台平面进行矩形布点测量,根据采集数据建立基于最小二乘法的数学模型,运用Matlab软件定性分析平面度的评定,并对超差区域进行改进,最终实现了机床装配与使用要求。