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數(shù)控機(jī)床的熱誤差補(bǔ)償

發(fā)布時(shí)間:2017-10-31  發(fā)布者:禹創(chuàng)重工機(jī)械

  熱變形誤差補(bǔ)償技術(shù)一般采用事后補(bǔ)償,采用各種檢測手段對數(shù)控加工時(shí)產(chǎn)生的誤差進(jìn)行直接或間接的測量,然后根據(jù)己經(jīng)建立的誤差補(bǔ)償模型進(jìn)行誤差補(bǔ)償計(jì)算,將計(jì)算結(jié)果反饋給數(shù)控系統(tǒng),使控制器發(fā)出相應(yīng)的控制誤差補(bǔ)償指令以補(bǔ)償相應(yīng)的熱誤差。
  熱誤差補(bǔ)償方法要求建立一套機(jī)床熱誤差數(shù)學(xué)模型,用以計(jì)算機(jī)床的熱變形誤差,通過對機(jī)床主軸運(yùn)動(dòng)進(jìn)行修正,使機(jī)床的加工精度得以提高。這種方法   大的特點(diǎn)就是用有熱變形誤差的數(shù)控機(jī)床,加工出的產(chǎn)品,因此,熱變形補(bǔ)償方法實(shí)現(xiàn)了低成本、   的生產(chǎn)目標(biāo)。針對數(shù)控機(jī)床熱變形的誤差狀況,通過對理想數(shù)控指令進(jìn)行修正,實(shí)現(xiàn)熱誤差的補(bǔ)償目的。熱誤差補(bǔ)償方法不受數(shù)控系統(tǒng)及伺服系統(tǒng)的類型限制,實(shí)現(xiàn)了跨系統(tǒng)方式的誤差補(bǔ)償,同時(shí)它還具有成本低,易于調(diào)試和不受機(jī)床機(jī)電特性影響等特點(diǎn)。具體的補(bǔ)償過程。
  目前,許多機(jī)構(gòu)都對熱誤差的補(bǔ)償做了很多研究工作,如   密歇根大學(xué)的ChenJ. S教授等了包括幾何誤差在內(nèi)的多達(dá)32個(gè)誤差源的在線測量、數(shù)據(jù)處理和誤差補(bǔ)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(jī)床熱誤差補(bǔ)償,沈陽航空工業(yè)學(xué)院的于金等用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法辨識(shí)數(shù)控機(jī)床的熱關(guān)鍵點(diǎn),天津大學(xué)的張奕群等用模糊聚類和相關(guān)分析的方法優(yōu)化和辨識(shí)機(jī)床外部的溫度測點(diǎn)。熱誤差補(bǔ)償也有其缺點(diǎn),進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的時(shí)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(huì)對補(bǔ)償結(jié)果造成影響。
  機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法普遍采用在線測量機(jī)床某些點(diǎn)的溫度變化,離線計(jì)算溫升一一熱變形數(shù)學(xué)模型,計(jì)算機(jī)床實(shí)時(shí)的誤差值,并將誤差補(bǔ)償值輸入到機(jī)床補(bǔ)償裝置中,對機(jī)床進(jìn)行熱誤差補(bǔ)償。具體加工過程中的熱誤差是高度非線性的動(dòng)態(tài)、時(shí)變過程,若想根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P蛯ζ溥M(jìn)行在線預(yù)報(bào),則該經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?nbsp;  具有多輸入變量的非線性模型。建立機(jī)床熱誤差的溫升一一熱變形數(shù)學(xué)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(jī)床結(jié)構(gòu)的熱彈性變形和熱傳遞分析,對機(jī)床的熱誤差進(jìn)行估計(jì)。
  .多元線性回歸方法(MRA, Multiple Regression Analysis ):該方法通常應(yīng)用于機(jī)床熱誤差的建模,建立機(jī)床關(guān)鍵部件熱狀態(tài)和機(jī)床誤差狀態(tài)之間的關(guān)系。
  .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(NN, Neural Network):該方法能夠成功地對機(jī)床的誤差進(jìn)行映射,通常應(yīng)用于機(jī)床熱誤差的建模。
  其中有限元方法主要是對機(jī)床熱變形進(jìn)行預(yù)報(bào)作用,通過對邊界條件的定義,計(jì)算出機(jī)床發(fā)熱的溫度場,找出機(jī)床發(fā)熱關(guān)鍵點(diǎn),但其預(yù)報(bào)誤差的功能較差,一般只能預(yù)報(bào)2096- 30%的動(dòng)態(tài)誤差,所以常用于計(jì)算機(jī)床的靜態(tài)誤差。

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