基于混沌特性的数控机床运动误差溯因方法研究

发布时间：2017-08-14 23:16

  本文关键词：基于混沌特性的数控机床运动误差溯因方法研究

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【摘要】：数控机床(Computer numerical control,CNC)的精度直接影响着加工工件的精度,机床本体存在的误差会直接复映到加工形状上,增大加工工件误差。在高精度加工过程中为保证加工质量,对机床运动误差进行溯因就显得尤为重要。近年来,人们对数控机床运动误差的研究主要偏向于数控机床误差辨识、精度检测等方面,却增大了机床的故障停机时间,降低了数控装备的服役可靠性;影响机床精度的因素多样复杂,特定模型只适用于对应类型机床,不具有普遍性。本文提出一种基于混沌特性的数控机床运动误差溯因方法。针对数控机床误差源,采用混沌理论和分形技术,对数控机床不同误差源时的系统非线性表现形式加以研究,利用球杆仪仪器做圆周测量精度运动时产生的圆度误差数据作为一维时间序列,依据小波方法对时间序列降噪后采用C-C方法计算得到时间延迟、嵌入维数等混沌特性参数,对数控机床进行混沌相空间重构。求取Wolf方法下的最大Lyapunov指数,G-P算法下的关联维数,结合功率谱图对比分析表明,数控机床的圆度误差信号在本文时间序列获取方法下呈现混沌特性,并且通过对以上四个混沌特性参数的研究表明,不同圆度误差影响下的参数会有一定差异性,可以用来作为机床状态监测及溯源分析的特征参数。在对机床误差的演化研究方面,发现在不同进给速度下的最大Lyapunov指数随着数控机床精度的降低而增大。最终通过SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法实现了圆运动典型误差溯因网络的搭建,实验结果表明该方法分类识别速度快,准确率较高,并且本文所叙述方法能为数控机床的混沌预测及后续演化分析提供较大的技术支持。本文的研究内容主要分为三个部分:首先是数控机床圆度误差测试及时间序列预处理;通过球杆仪仪器在一定条件下对机床进行圆度误差的实测实验,获取到了应用于混沌特性分析的时间序列数据,利用小波方法进行降噪处理。其次是对机床实测综合圆度误差进行了混沌特性分析,研究了机床在发生综合误差情况下的混沌特性及演化规律,以及典型运动误差所具有的混沌性质特征,包括时间序列功率谱分析、混沌相空间重构等内容,时间延迟、嵌入维数、最大Lyapunov指数和关联维数四种重要混沌表征参数的获取,构建了特征向量,从而实现了机床圆运动误差与特征向量间的映射。最后是数控机床运动误差溯因方法研究,基于SVM方法,以之上四个混沌特性参数的特征向量做为输入,六种典型误差源做为网络输出,搭建溯因网络。通过测试训练,实现了基于混沌特性的数控机床运动误差溯因,结果表明,识别率较高。
【关键词】：数控机床 混沌理论 溯因 运动误差 SVM
【学位授予单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG659
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-17
• 1.1 本论文研究的背景与意义11-12
• 1.2 课题来源12
• 1.3 国内外研究现状12-15
• 1.3.1 数控机床运动误差及圆度测试12-13
• 1.3.2 混沌理论的研究现状13-14
• 1.3.3 SVM研究现状14
• 1.3.4 数控机床误差溯因的研究现状14-15
• 1.4 课题研究内容15-17
• 2 数控机床圆度误差测试及时间序列预处理17-29
• 2.1 数控机床圆度误差测试实验17-18
• 2.1.1 球杆仪介绍17-18
• 2.1.2 球杆仪测试原理18
• 2.2 数控机床圆度误差测试实验现象18-24
• 2.2.1 综合圆度误差18-19
• 2.2.2 典型单项圆度误差19-24
• 2.3 精度时间序列获取及降噪24-28
• 2.3.1 时间序列获取24-25
• 2.3.2 时间序列的降噪25-27
• 2.3.3 实测时间序列小波方法去噪27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 3 精度时间序列相空间重构方法29-41
• 3.1 混沌理论基础29-36
• 3.1.1 混沌的起源和定义29-31
• 3.1.2 混沌运动特点、分类及判别31-33
• 3.1.3 典型的混沌时间序列33-36
• 3.1.3.1 Henon映射33-34
• 3.1.3.2 Duffing方程34-35
• 3.1.3.3 Lorenz吸引子35-36
• 3.2 时间序列相空间重构方法36-39
• 3.2.1 时间序列相空间重构理论36-37
• 3.2.2 自相关法求时间序列延迟时间37-38
• 3.2.3 互信息量法求时间序列延迟时间38
• 3.2.4 C-C方法求时间序列延迟时间和嵌入维数38-39
• 3.2.5 时间序列相空间重构方法总结39
• 3.3 本章小结39-41
• 4 基于混沌特性的数控机床圆度误差演化及溯因分析41-59
• 4.1 时间序列功率谱分析41-42
• 4.1.1 功率谱分析概述41-42
• 4.1.2 功率谱分析在机床时间序列分析中的应用42
• 4.2 综合圆度误差混沌特性分析42-51
• 4.2.1 分形理论与关联维数42-46
• 4.2.1.1 分形简述42-43
• 4.2.1.2 分形维数43-44
• 4.2.1.3 分形维数用于数控机床圆度误差溯因的可行性44
• 4.2.1.4 关联维数计算方法44-46
• 4.2.2 混沌特性研究46-51
• 4.2.2.1 C-C方法混沌相空间重构46-47
• 4.2.2.2 最大Lyapunov指数计算47-48
• 4.2.2.3 机床精度演化特性分析48-51
• 4.3 典型运动误差混沌特性分析51-58
• 4.3.1 反向跃冲误差下的混沌特征参数求解52-53
• 4.3.2 直线度误差下的混沌特征参数求解53-55
• 4.3.3 其他典型误差时的混沌特征参数求解55-57
• 4.3.4 混沌特性研究总结57-58
• 4.4 本章小结58-59
• 5 基于SVM的数控机床误差溯因方法研究59-67
• 5.1 特征向量与误差源间的映射关系59-60
• 5.1.1 特征向量的参数选择59
• 5.1.2 特征向量的建立59-60
• 5.2 基于SVM的误差因素溯因方法60-64
• 5.2.1 SVM原理60-62
• 5.2.2 SVM的核函数选择62-63
• 5.2.3 基于SVM的误差因素溯因63-64
• 5.3 本章小结64-67
• 6 总结与展望67-69
• 6.1 研究总结67
• 6.2 课题展望67-69
• 致谢69-71
• 参考文献71-75
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果75-77
• 附录 177-85
• 附录 285-86

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本文编号：675210