高速铣削电主轴热特性分析及热误差补偿方法研究

发布时间：2017-10-21 05:17

  本文关键词：高速铣削电主轴热特性分析及热误差补偿方法研究

  更多相关文章： 电主轴 热特性分析 热误差 多元线性回归 径向基神经网络

【摘要】：随着数控机床对加工精度和加工效率的要求越来越高,电主轴的应用越来越普遍。由于电主轴热变形对数控机床的加工精度具有较大的影响,因而研究电主轴由热产生的热变形及如何补偿热误差对数控机床精度提高具有重大意义。本文围绕高速铣削电主轴的热态特性及热误差预测模型展开分析及研究,主要完成了以下工作：(1)以高速铣削电主轴为研究对象,详细分析了电主轴的结构及主要热源。根据传热学理论,深入研究了电主轴的传热特点。根据其热源及传热方式及特点,详细计算了电主轴热源的生热率和对流等边界条件。特别对电主轴单元主要的生热与传热元件——主轴轴承的传热机理进行了深入研究,根据能量守恒理论,利用离散热节点的方法,建立了热阻网络,利用热节点微分方程确定了主轴轴承接触热阻等主要的传热参数。(2)建立了主轴轴承接触区热阻的电主轴热态分析模型,运用有限元法对电主轴单元温度场及热变形规律作了深入研究。研究了转速对电主轴单元温度的影响,探讨了电主轴热位移的变化规律,及主轴前端的热变形及其对加工精度的影响。提出了通过改善主轴轴承的润滑方式,减少电主轴单元的热变形影响的方法。(3)搭建了电主轴试验平台,提出利用电主轴温度场分布规律布置温度传感器的试验方法。根据试验数据,采用多元线性回归的方法建立热误差补偿模型,并对比分析了二元一次线性回归与二元二次线性回归热误差补偿模型的预测精度及稳定性。同时,提出了利用径向基神经网络的方法建立热误差补偿模型,对径向神经网络的精度进行了评定,并与多元线性回归热误差补偿模型进行比较。通过研究得到以下结论：(1)转速对轴承温度场有较大影响,温度随转速升高而增大,转速升至6000r/min后温度幅值上升较大,且轴承中的热梯度受到接触区热阻的影响,随着转速的升高轴承内部温差增大。(2)冷却系统对电机定子有明显的降温和均化电主轴温度场的作用；在中低转速下,轴承座温度与定子温度的仿真值与实测值接近；通过仿真分析,改变轴承的润滑方式能有效降低轴承温度,进而减少电主轴热变形；主轴前端轴向热位移最大,且在温度场稳定前变化较明显。(3)在建立多元线性回归热误差补偿模型中,二元完全平方热误差预测模型精度及稳定性上都优于二元一次模型。多元线性回归预测模型对径向热位移有较好的预测精度,而对位移较大的轴向热误差补偿率较低且鲁棒性较差。相比多元线性回归热误差补偿模型,径向基神经网络模型无论在精度还是稳定性上都更好,更适合用于电主轴热误差补偿建模。
【关键词】：电主轴 热特性分析 热误差 多元线性回归 径向基神经网络
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG547
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 课题研究背景及意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 高速电主轴发展现状15
• 1.2.2 高速电主轴热特性研究现状15-17
• 1.2.3 热误差补偿与建模研究现状17-18
• 1.3 项目的来源与本文主要研究内容18-20
• 1.3.1 项目来源18
• 1.3.2 本文的主要研究内容18-20
• 第二章 电主轴单元热源与传热机理分析20-41
• 2.1 电主轴单元20-24
• 2.1.1 电主轴电机21-22
• 2.1.2 电主轴轴承22-23
• 2.1.3 电主轴的冷却系统23-24
• 2.2 电主轴单元热源及其发热24-29
• 2.2.1 电机发热分析与计算24-26
• 2.2.2 轴承生热分析与计算26-29
• 2.3 电主轴单元传热机理与传热参数计算29-40
• 2.3.1 传热基础理论29-32
• 2.3.2 电机传热分析与计算32-35
• 2.3.3 主轴轴承传热分析与计算35-39
• 2.3.4 电主轴其他位置传热分析与计算39-40
• 2.4 本章小结40-41
• 第三章 电主轴单元热特性分析41-54
• 3.1 电主轴有限元模型建模41-45
• 3.1.1 有限元模型处理与建模步骤41-42
• 3.1.2 有限元分析中接触区热阻的转换及设置42-45
• 3.2 电主轴单元热稳态分析45-48
• 3.2.1 额定转速下电主轴温度场特性45-47
• 3.2.2 不同转速下轴承温升特性47-48
• 3.3 电主轴的热-结构耦合分析48-52
• 3.3.1 热-结构耦合仿真方法48-49
• 3.3.2 热-结构耦合分析49-52
• 3.4 电主轴单元热态特性改善措施52-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第四章 电主轴单元误差检测与分析54-61
• 4.1 电主轴试验平台54-56
• 4.1.1 多通道数据采集仪54-55
• 4.1.2 电涡流位移传感器55-56
• 4.1.3 标准球目标56
• 4.2 电主轴热误差试验方案56-58
• 4.2.1 传感器布置56-57
• 4.2.2 试验方法57-58
• 4.3 电主轴热误差数据采集58-60
• 4.4 本章小结60-61
• 第五章 电主轴单元热误差建模方法研究61-79
• 5.1 基于多元线性回归的热误差模型61-69
• 5.1.1 多元线性回归分析基本理论61
• 5.1.2 多元线性回归热误差建模应用61-69
• 5.2 人工神经网络基本理论69-72
• 5.2.1 神经元模型69-71
• 5.2.2 神经网络结构71-72
• 5.3 基于径向基(RBF)神经网络的热误差模型72-78
• 5.3.1 径向基神经网络模型72-73
• 5.3.2 径向基神经网络的具体实现73-74
• 5.3.3 径向基神经网络学习算法及设计方法74-75
• 5.3.4 径向基神经网络热误差建模应用75-78
• 5.4 本章小结78-79
• 总结与展望79-81
• 参考文献81-85
• 攻读学位期间发表的论文85-87
• 致谢87

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本文编号：1071495