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數(shù)控機床的熱誤差補償

發(fā)布時間:2017-10-31  發(fā)布者:禹創(chuàng)重工機械

  熱變形誤差補償技術一般采用事后補償,采用各種檢測手段對數(shù)控加工時產(chǎn)生的誤差進行直接或間接的測量,然后根據(jù)己經(jīng)建立的誤差補償模型進行誤差補償計算,將計算結果反饋給數(shù)控系統(tǒng),使控制器發(fā)出相應的控制誤差補償指令以補償相應的熱誤差。
  熱誤差補償方法要求建立一套機床熱誤差數(shù)學模型,用以計算機床的熱變形誤差,通過對機床主軸運動進行修正,使機床的加工精度得以提高。這種方法   大的特點就是用有熱變形誤差的數(shù)控機床,加工出的產(chǎn)品,因此,熱變形補償方法實現(xiàn)了低成本、   的生產(chǎn)目標。針對數(shù)控機床熱變形的誤差狀況,通過對理想數(shù)控指令進行修正,實現(xiàn)熱誤差的補償目的。熱誤差補償方法不受數(shù)控系統(tǒng)及伺服系統(tǒng)的類型限制,實現(xiàn)了跨系統(tǒng)方式的誤差補償,同時它還具有成本低,易于調(diào)試和不受機床機電特性影響等特點。具體的補償過程。
  目前,許多機構都對熱誤差的補償做了很多研究工作,如   密歇根大學的ChenJ. S教授等了包括幾何誤差在內(nèi)的多達32個誤差源的在線測量、數(shù)據(jù)處理和誤差補償系統(tǒng)。上海交大的楊建國等提出了魯棒建模方法研究機床熱誤差補償,沈陽航空工業(yè)學院的于金等用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法辨識數(shù)控機床的熱關鍵點,天津大學的張奕群等用模糊聚類和相關分析的方法優(yōu)化和辨識機床外部的溫度測點。熱誤差補償也有其缺點,進行數(shù)據(jù)采集的時候,由于傳感器精度及其他原因的干擾,使得采集的數(shù)據(jù)可能失真,這樣就會對補償結果造成影響。
  機床熱誤差補償方法普遍采用在線測量機床某些點的溫度變化,離線計算溫升一一熱變形數(shù)學模型,計算機床實時的誤差值,并將誤差補償值輸入到機床補償裝置中,對機床進行熱誤差補償。具體加工過程中的熱誤差是高度非線性的動態(tài)、時變過程,若想根據(jù)經(jīng)驗模型對其進行在線預報,則該經(jīng)驗模型   具有多輸入變量的非線性模型。建立機床熱誤差的溫升一一熱變形數(shù)學模型的方法主要有以下幾種。
  .有限元方法(Finite Element Analysis):該方法通過對機床結構的熱彈性變形和熱傳遞分析,對機床的熱誤差進行估計。
  .多元線性回歸方法(MRA, Multiple Regression Analysis ):該方法通常應用于機床熱誤差的建模,建立機床關鍵部件熱狀態(tài)和機床誤差狀態(tài)之間的關系。
  .神經(jīng)網(wǎng)絡方法(NN, Neural Network):該方法能夠成功地對機床的誤差進行映射,通常應用于機床熱誤差的建模。
  其中有限元方法主要是對機床熱變形進行預報作用,通過對邊界條件的定義,計算出機床發(fā)熱的溫度場,找出機床發(fā)熱關鍵點,但其預報誤差的功能較差,一般只能預報2096- 30%的動態(tài)誤差,所以常用于計算機床的靜態(tài)誤差。

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