卧式加工中心主轴热误差动态检测与建模方法的研究

发布时间：2017-08-19 13:42

  本文关键词：卧式加工中心主轴热误差动态检测与建模方法的研究

  更多相关文章： 数控机床 动态检测 温度测点优化 热误差建模

【摘要】：热误差是精密数控机床主要的误差源之一,由温度变化引起的热误差占实际精密加工误差的40%-70%。通过热误差补偿可以有效地消减产品的制造误差,大大地提高机床的加工精度。热误差检测、优化温度测点并建立准确可靠的热误差模型是热误差补偿的基础。本文针对卧式加工中心的主轴系统进行热态性能分析,通过建立电主轴及主轴箱模型,计算主轴系统的热载荷及边界条件,分析在机床运转下主轴箱的温度场分布及电主轴刀具夹头的热变形,为主轴热误差动态检测提供依据。在热态性能分析的基础上,通过搭建热误差位移动态采集硬件系统及多通道温度采集硬件系统,编写基于LabVIEW的热误差动态检测软件,建立热误差动态检测系统。采用OPC技术与温度采集系统进行通信,对位移信号进行处理,并实现位移与温度信号同步采集。采用五点法测量主轴在工作空间的热误差,并在不同工况下进行实验,为热误差温度测点优化和热误差建模奠定基础。本文通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点。对温度与热误差按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系。采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,在保证热误差模型的鲁棒性及准确性的基础上,使温度测点数量大幅度地减少。基于上述温度测点优化方法,本文综合考虑机床本体温度、主轴转速、冷却液温度及环境温度等多变量,且基于数控加工过程及材料热变形原理,将相对起始温度的差温值作为温度输入；利用偏最小二乘(PLS)方法提取输入变量的主成分作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入,形成差温多变量关联的PLS-LSSVM热误差组合模型,且经热误差动态检测实验验证该模型具有良好的准确性和鲁棒性。
【关键词】：数控机床 动态检测 温度测点优化 热误差建模
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG659
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-17
• 1.1 课题来源及研究背景意义10-11
• 1.1.1 课题来源10
• 1.1.2 课题的研究背景意义10-11
• 1.2 热误差检测与建模的研究现状11-16
• 1.2.1 热误差检测的国内外研究现状11-14
• 1.2.2 温度测点优化在国内外的研究现状14
• 1.2.3 热误差建模在国内外的研究现状14-16
• 1.3 本文研究内容16-17
• 2 卧式加工中心主轴系统的热态性能分析17-28
• 2.1 电主轴的结构分析17
• 2.2 主轴系统热载荷分析17-19
• 2.2.1 轴承热载荷的分析18
• 2.2.2 电动机热载荷的分析18-19
• 2.3 主轴系统热边界条件分析19-21
• 2.3.1 冷却水的对流换热分析19-20
• 2.3.2 间隙气体的对流换热分析20-21
• 2.3.3 转子端部与周围气体的换热分析21
• 2.3.4 外壳与周围气体的换热分析21
• 2.4 主轴系统热-结构耦合分析21-26
• 2.4.1 ANSYS Workbench主轴系统热分析21-22
• 2.4.2 主轴系统有限元分析22-24
• 2.4.3 主轴系统稳态温度场分析24-25
• 2.4.4 主轴系统热变形分析25-26
• 2.5 本章小结26-28
• 3 热误差动态检测28-50
• 3.1 动态检测系统整体方案的建立28
• 3.2 热误差动态检测系统硬件设计28-33
• 3.2.1 位移采集系统设计28-30
• 3.2.2 温度采集系统设计30-33
• 3.3 基于LabVIEW的热误差动态检测系统软件设计33-42
• 3.3.1 软件总体框架设计33-34
• 3.3.2 位移采集模块通信设计34
• 3.3.3 温度采集模块通信设计34-38
• 3.3.4 位移信号采集与处理38-40
• 3.3.5 数据保存类型及结构40-41
• 3.3.6 自动间隔保存设计41-42
• 3.4 热误差动态实验设计42-46
• 3.4.1 测试对象的主轴参数42
• 3.4.2 工况设计方案的建立42-43
• 3.4.3 温度传感器布置43-45
• 3.4.4 位移传感器布置45-46
• 3.5 热误差检测结果分析46-48
• 3.6 本章小结48-50
• 4 热误差温度测点优化50-58
• 4.1 IFCM温度测点聚类50-53
• 4.1.1 FCM聚类算法51-52
• 4.1.2 FCM聚类的改进52-53
• 4.2 GRA灰色综合关联度53-56
• 4.2.1 准光滑序列54-55
• 4.2.2 灰色综合关联度55-56
• 4.3 IFCM-GRA温度测点优化56-57
• 4.4 本章小结57-58
• 5 卧式加工中心主轴热误差建模58-71
• 5.1 影响机床热误差的因素58
• 5.2 差温输入变量58-59
• 5.3 PLS-LSSVM组合模型59-63
• 5.3.1 PLS主成分提取59-61
• 5.3.2 LS-SVM原理61-62
• 5.3.3 PLS和LS-SVM的组合模型62-63
• 5.4 建立差温多变量热误差模型63-68
• 5.4.1 对比模型与输入变量63-66
• 5.4.2 建立热误差模型66-68
• 5.5 热误差模型预测68-70
• 5.6 本章小结70-71
• 结论71-72
• 参考文献72-77
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况77-78
• 致谢78-79

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 赵海涛;冯伟;杨建国;;分段修正系数建模数控机床热误差[J];上海交通大学学报;2011年11期

2 谢锋云;;基于隐马尔科夫模型的机床轴承热误差状态表征[J];机床与液压;2012年17期

3 仇健;刘春时;刘启伟;林剑峰;;龙门数控机床主轴热误差及其改善措施[J];机械工程学报;2012年21期

4 姜辉;杨建国;李自汉;姚晓栋;;基于误差分解的数控机床热误差叠加预测模型及实时补偿应用[J];上海交通大学学报;2013年05期

5 陈松;王永青;;数控机床热误差实时补偿研究[J];机械设计与制造;2013年09期

6 卢晓红;贾振元;张智聪;于小艳;;基于灰关联分析的热误差测点优化[J];组合机床与自动化加工技术;2011年02期

7 张琨;张毅;侯广锋;杨建国;;基于热模态分析的热误差温度测点优化选择[J];机床与液压;2012年07期

8 阳红;向胜华;刘立新;李昭平;殷国富;张s，

本文编号：701048