基于动态贝叶斯网络的精密机床热误差研究与应用

发布时间：2017-06-08 12:00

  本文关键词：基于动态贝叶斯网络的精密机床热误差研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：热误差是影响机床加工精度的重要误差源之一,在一般数控机床加工过程中,热误差占加工误差的35%左右,对于精密或超精密加工,热误差对加工精度的影响将达到40%~70%,成为影响精密数控机床加工精度的主要误差因素。因此,研究面向精密数控机床的热误差模型对于改善零件加工精度具有重要的意义。本文提出了基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的精密数控机床热误差模型,利用球杆仪和温度传感器,考虑机床实际工况下测量数据不完整的状态,结合时间序列算法,实现较好的数据估计和预测;运用灰色系统中模糊聚类方法,对已得数据筛选优化,得到相对精确的测量数据;建立动态贝叶斯网络结构,构建了精密多轴车-铣-磨-滚齿复合加工中心的热误差元素与热变形元素网络节点。主要研究内容如下:(1)为实现精密数控机床的快速有效测量,提出了利用球杆仪(Double Ball Bar,DBB)配合数字温度传感器动态跟踪的测量方案。(2)利用灰色系统中模糊聚类分析法优化关键温度测点,进行温度场和热误差采集实验。结合精密多轴车-铣-磨-滚齿复合加工中心温度场与热误差特点,将温度与热变形量分组,再根据相关性在每组中选择典型值,对测量数据进行修正。(3)针对精密多轴车-铣-磨-滚齿复合加工中心,由于受加工条件和环境因素等复杂变化因素,对于无法获得完整数据的传感器,使用时间序列算法进行预测,建立能够具有代表性的时间依存关系的数学模型,根据模型所呈现的关系走势,对数据进行估算预测。(4)利用灰色系统理论、动态贝叶斯网络建立热误差模型,运用MATLAB软件进行仿真,对结果分析比较,得出较为优越的建模方法,结合实际说明热误差建模的应用。
【关键词】：热误差 精密加工 精密数控机床 动态贝叶斯网络
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG659
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 课题提出的研究背景及意义11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外研究状况12-15
• 1.2.1 热误差产生原因12
• 1.2.2 常用热误差建模方法12-15
• 1.2.3 热误差研究存在问题15
• 1.3 研究内容15-16
• 1.4 论文创新点16-18
• 第二章 动态贝叶斯理论及方法18-26
• 2.1 贝叶斯网络理论18-19
• 2.2 动态贝叶斯网络理论19-23
• 2.2.1 从静态网络到动态网络的推导19-21
• 2.2.2 DBN算法推理21-22
• 2.2.3 动态贝叶斯网络结构的学习22-23
• 2.3 动态贝叶斯网络结构的热误差建模23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 精密数控机床的热误差测量系统26-49
• 3.1 机床热误差26-29
• 3.1.1 热误差来源与分类26-27
• 3.1.2 机床热变形原理27-29
• 3.2 测量系统29-39
• 3.2.1 数控机床29-30
• 3.2.2 温度测量30-31
• 3.2.3 球杆仪测量31-39
• 3.3 测量及数据处理39-47
• 3.3.1 温度测点优化39-43
• 3.3.2 实验数据43-45
• 3.3.3 基于时间序列算法的数据完善45-47
• 3.4 本章小结47-49
• 第四章 动态贝叶斯网络热误差模型及分析49-63
• 4.1 基于动态贝叶斯网络的模型49-58
• 4.1.1 机床热误差的结构模型建立49-50
• 4.1.2 建立参数模型50-58
• 4.2 与其他建模方法比较58-62
• 4.2.1 基于灰色系统模型的方案58-61
• 4.2.3 热误差建模方法比较61-62
• 4.3 本章小结62-63
• 第五章 总结与展望63-65
• 5.1 全文总结63-64
• 5.2 展望64-65
• 参考文献65-70
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果70-71
• 致谢71-72

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本文编号：432399