基于预测算法消除光电编码器抖动误差的研究

以减少数控机床等实时性要求高的机电系统内光电编码器因抖动引起的计数误差为研究目标,采用一种基于灰色理论新息GM(1,1)动态预测模型的数列预测算法.以错误计数发生的原因为基础阐述了该预测模型的建模过程和模型精度的检验方法.结合实例进行了仿真研究,并对普通GM(1,1)模型进行了改进.目前阶段的研究结果表明该方法能有效地消除光电编码器的抖动误差从而提高测量精度,并具有己知样本需求量小、计算简便、能动态地反映系统的时变性等优点,而且改进后的GM(1,1)模型具有更好的抗抖动效果.     

基于机床维修决策的加工主轴精度控制技术研究

针对加工主轴过程中需要保证精度较多的问题,利用灰色关联分析法对加工主轴过程中不同部位精度进行分析,建立灰色关联系数矩阵,求出不同部位精度与主轴精度之间的关联度,找出加工主轴过程中需要控制的关键质量点。再利用模型GM(1,1)对机床的原始维修时间数据建模,预测机床下一次维修时间,通过对机床的提前维修保证主轴关键部位的加工精度,达到对关键质量点的主动控制,保证加工主轴的精度。     

基于灰色系统理论的压裂泵阀箱用钢疲劳寿命预测

针对压裂泵阀箱疲劳寿命受较多不确定因素影响,应用灰色系统理论对压裂泵阀箱用钢进行疲劳寿命预测。在对阀箱用30CrNi2MoV钢进行疲劳试验和试验数据分析的基础上,运用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型对30CrNi2MoV钢进行了疲劳寿命预测。结果表明:基于GM(1,1)模型的疲劳寿命预测精度为99.578%,基于灰色Verhulst模型的疲劳寿命预测精度为99.866%,预测精度较高,这为压裂泵阀箱用钢疲劳寿命预测提供预测精度及可靠性的方法。     

基于灰色系统理论的A7N01铝合金焊接接头疲劳寿命预测

以A7N01铝合金MIG焊接试样为研究对象,通过拉伸试验和疲劳试验确定A7N01焊接接头的应力应变曲线及疲劳寿命曲线;利用灰色系统理论建立GM(1,1)模型和等维灰色递补GM(1,1)模型,将两模型运用到A7N01铝合金焊接接头疲劳寿命预测中,并用试验值对两模型的预测精度进行评估。评估结果表明,GM(1,1)模型和等维灰色递补GM(1,1)模型均可对A7N01铝合金焊接接头疲劳寿命进行预测,且等维灰色递补GM(1,1)模型的预测精度高于原始GM(1,1)模型,等维灰色递补GM(1,1)模型可以更好地预测A7N01焊接接头的疲劳寿命。     

基于灰色理论的数控机床故障预测的研究

针对数控机床可靠性故障间隔预测模型过程中数据采样难度大、成本高、数据量小、常规数据拟合和预测方法误差较大、数据难以处理等问题,提出一种基于传统灰色预测模型,将灰色残差优化模型和BP神经网络模型相结合的预测方法。在预测过程中该模型首先根据灰色理论建立主轴可靠性故障模型,再用BP神经网络训练并优化灰色理论的残差,最后用文献的主轴故障数据验证预测精度。通过不同的算法对数控机床主轴故障的试验数据验证,证明了灰色神经网络模型在主轴可靠性故障间隔工作时间的预测上优于单一算法及GM(1,1,P)模型,验证了灰色神经网络模型的可行性及有效性。     

铸铝转子导条断裂数灰色判定模型的建立

根据灰色理论模型GM(1,1),建立了异步电机鼠笼式铸铝转子导条断裂数的判定模型,并通过计算实例说明该灰色判定模型精度较高、计算方法简单.     

基于灰色GM（1，1）模型埋地金属管道腐蚀速率预测

本文针对历年来某条埋地管道腐蚀速率变化较大的特点,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型及灰色GM（1,1）模型对其腐蚀速率进行预测,并对模型精度进行了分析和检验。建立的GM（1,1）模型经拟合精度检验（C=0．1340,P=1．00）,模型判为优,预测精度高,能达到预测要求。最后,验证了灰色GM（1,1）模型用于埋地管道腐蚀趋势的可行性及有效性。     

基于粒子群优化算法的腐蚀预测灰色动态模型

针对海底管道腐蚀预测提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的新型灰色预测模型。在传统灰色GM(1,1)模型的基础上引入PSO算法优化背景权值和等维灰数递补方法对模型进行动态更新,建立了RGM(1,1)和RPGM(1,1)模型并应用在海底管道腐蚀预测中。对比三种模型的预测结果后发现,灰色预测理论适用于海底管道腐蚀预测;RGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型的预测效果稍好;RPGM(1,1)模型预的测精度与另外两种模型相比,有大幅提升。PSO算法对传统模型的改进效果显著,RPGM(1,1)模型具有较高的工程应用价值。     

机械加工尺寸预报建模研究

通过对常见机械加工尺寸预报模型的特点分析,提出了一种等维递补灰色预报-等维递补动态指数平滑残差修正的预报模型GM(1,1)-S(α_t,s_(0.t)),并通过理论分析和实验验证等不同角度对该模型进行了研究。研究结果表明:该模型与传统预报模型相比具有较高的预报精度,为工件加工质量在线监控提供了理论基础和实践指导。     

加工误差灰色预测模型优化建模的研究

为提高灰色模型在加工误差预测补偿控制中的应用效果,针对机械加工误差的特点,提出了一种基于等维新息GM（1,1）模型和背景值定权生成相结合的建模方法,利用加工测量数据实现灰色模型维数和背景值权系数的优化选择。结果表明,这种方法能减小原始序列随机性对模型的影响,增强灰色预测模型的适应性,提高加工误差的预测精度。     

车削激励下主轴高精度轴心轨迹在线测试研究

数控机床主轴是机床上的一个重要部件,它是刀具或工件的相对位置基准和运动基准。主轴轴心的动态运动特性直接影响着被加工零件的加工精度及表面粗糙度,同时主轴的轴心轨迹作为机床主轴运行的重要图形征兆,能够形象、直观地反映机床设备综合性的误差状况。针对主轴轴心轨迹在线测试问题,搭建了适用于工业现场环境的在线测试系统。通过对友嘉FTC-20型数控车床进行测试,研究了主轴在空载、车削两种状态下轴心轨迹的变化,并对实验结果进行了分析。实验表明:该系统能够准确地分离主轴的圆度误差和主轴轴心轨迹,为后续进行机床主轴的故障评估及建立故障自动识别系统提供基础。     

浅谈数控车床主轴轴承的检测与定向装配

主轴系统是数控车床机械部分中的关键部位,其装配精度直接影响到机床的加工精度,而主轴轴承的选型、测量、装配方法至关重要。介绍一种数控车床主轴轴承的检测与定向装配方法,装配后主轴精度高,轴承使用寿命长,性能稳定。     

基于蝙蝠算法优化的小波神经网络车床主轴热误差建模

为提高数控车床主轴热误差的预测精度,以某型号数控车床主轴为研究对象,提出基于小波神经网络(WNN)的主轴热误差建模方法。利用K-means++聚类结合相关性分析理论,将温度测点从10个减小到2个。针对小波神经网络对初始值敏感的问题,采用蝙蝠算法(BA)将预测输出值与实验测量值之差的绝对值作为个体适应度函数,将蝙蝠个体的位置向量映射为小波神经网络的初始连接权值、尺度因子及平移因子,实现对小波神经网络初始值的优化。利用优化后的小波神经网络建立车床主轴热误差预测模型,与未优化的小波神经网络和BP神经网络预测模型对比。结果表明:BA-WNN对主轴轴向热误差的预测精度较高、残差较小、预测能力更强。     

SC125大型CNC数控车床控制系统的改造

针对罗马尼亚SC125型数控立车主轴定位分度系统问题，提出了用西门子CNC控制交流伺服进给系统进行改造的方案，并进行了有关硬件和软件设计，完成了主轴分度定位控制的高性能数控机床的改造，使该立车具有七种工作模式，实现车削与铣削为一体的两种控制方式。通过误差补偿达到了较高定位精度。完成了电气驱动系统的改造。     

基于数控纵切机的骨钉加工研究

分析骨钉的结构特点及加工要求,结合典型实例,给出基于数控双主轴纵切机的骨钉加工工艺。提出用于骨钉加工的数控双主轴纵切机的主机和刀具布置结构。利用齿轮、滚珠丝杠、力矩直驱电机,设计动力刀具、伺服进给轴、主轴的传动机构。制造样机,并将样机应用于实际生产。研究结果有助于数控纵切机在骨钉加工行业的应用。     

三轴超精密单点金刚石车床SGDT350研制

文章介绍了基于静压支承技术自主研制的三轴超精密单点金刚石车床SGDT350。机床采用模块化设计,构建了开放式控制体系,成功实现了机床的高精度运动。经实测机床主轴回转跳动≤50nm,导轨直线度允差≤0.3μm/250mm,加工φ75mm口径SR250mm铝合金凸球面面形PV值达0.24μm,表面粗糙度Sa值达3.5nm,表明了机床具有较好的运动精度和加工性能。     

Calibration system based on a laser interferometer for kinematic accuracy assessment on machine tools

This paper deals with a method for the dynamic calibration of the kinematic accuracy of lathes and thread grinding machines in screw-cutting mode but free of load. It utilizes a precision polygon mounted on the spindle, in conjunction with a trigger device to generate angular pulses. A laser interferometer system assesses the longitudinal position of the saddle with respect to a cube-corner affixed on the chuck. As the spindle rotates, a string of pulses is generated by the angular trigger device. These pulses are used for triggering the laser interferometer. A software package has been elaborated to enable on-the-fly data acquisition and to display the kinematic errors in graphical form. The components of the kinematic error considered are the progressive pitch error, the cyclic error and spindle-free float. Application of this kinematic error calibrator on a universal and a CNC lathe has been carried out. Test results are presented and commented.     

数控机床主轴热误差的数据驱动模型研究

当实际工况与建模工况存在差异时,传统的热误差模型往往表现出较差的鲁棒性和预测精度,主要原因在于建模数据的局限性和模型的未建模动态。为了改善上述状况,提出了一种基于数据驱动的数控机床主轴补偿模型。此模型采用无模型自适应控制算法建模,结合机床运行中生成的数据(温度数据和误差数据)对热误差模型进行实时修正,使模型能快速适应新的加工工况,从而提高模型的鲁棒性。在一台数控车床主轴上进行了试验验证,结果表明:无模型自适应控制与多元回归模型比较,其标准差、最大残差和误差平方和分别提高了41%、62%和56%,此模型的鲁棒性和预测效果好。同时,此方法为大数据在机床主轴热误差补偿中的应用奠定了基础。     

立式数控车床CK5225高精度主轴装配工艺设计

立式数控车床高精度主轴的装配精度直接影响工作台的精度,从而影响零件的加工质量,所以装配调整主轴的精度至关重要。CK5225系列机床凭借精度高、高速运动平稳、加工零件精度高,得到越来越多用户的青睐。该机床最关键参数是主轴精度高,机床的主轴径向跳动和端面跳动都严格控制在0.005 mm内。通过设计装配工艺、改进装配方法、制造专用工具,保证了精度要求。     

变频器在车床主轴控制上的应用

车床是机加工母机的重要品种,而主轴则是车床的主要部件,采用矢量控制变频器对主轴运动进行有效的控制,是当前数控车床技术改造过程中的重要环节。本文描述了一例变频器对车床主轴的控制方法,同时探讨了变频器的工作原理和使用方法。