考虑环境温度的重型机床综合误差建模和补偿

发布时间：2019-02-21 21:32

【摘要】：数控机床受内外热源共同作用产生较大的热变形误差,成为影响加工精度的主要因素。对于非恒温条件下的重型数控机床,环境温度引起的热变形误差占总热误差的比例更高,机床结构对环境温度变化的热变形响应存在滞后,且响应幅值与温差也不是线性关系,环境温度成为影响重型机床的包含几何误差和热误差的综合误差建模和补偿的主要问题。本文将研究重型数控机床的误差建模和补偿方法,主要研究内容包括以下几个方面：针对重型机床受环境温度波动引起的缓慢时滞热变形问题,在大量实验研究的基础上,结合傅立叶级数分解理论、牛顿热力学定律和集总热容原理,提出了一种用解析形式的环境温度替代实测环境温度的方法,并将预测的解析温度用于热误差建模的方法。通过该方法获得的环境温度预测解析模型,具有时间、频率、相位信息,包含当前温度和历史温度,能够替代离散的实测温度用于热误差建模。研究分析了外界环境热源与内部热源引起的机床热误差响应的区别,建立了一种考虑环境温度的主轴热误差模型,该模型由两部分构成,一部分预测环境温度引起的非线性热致误差,另一部分预测剔除环境温度影响后的主轴升温引起的热误差。对比验证表明,该方法建模预测精度更高,更加适合于重型机床的热误差建模。研究了重型机床移动轴综合误差的特征,提出了几何误差和热误差快速测量和辨识的方法。该方法利用多普勒激光干涉仪,结合激光矢量法,辨识出包含定位误差、直线度误差和垂直度误差等多项几何误差,以及这些误差在不同的机床温度条件下的变化特征。结合机床对环境温度的热误差响应模型和主轴单元的热误差预测方法,建立了包含时间、位置坐标、最优测点温度的综合误差模型,并在多款重型机床进行了模型的参数辨识及预测效果验证。研究了将综合误差模型集成于数控系统的方法,在国产华中数控HNC-818B系统开放式现场总线平台实现了模型的嵌入式集成,并且在西门子840D数控系统进行PLC编程实现模型的集成。在多台重型机床进行了综合热误差补偿效果测量对比验证,并进行了零件加工对比验证。实验结果表明,误差补偿模型对季节温度变化和机床坐标位置变化适应能力强,在不同的环境温度、机床位置、主轴转速等条件下能够减少60%以上的综合误差,且实施补偿后重型机床的热机时间从数小时减少到不超过30分钟,有效提高了数控机床的加工精度和机床使用效率。研究了确保综合误差补偿模型在集成应用中的稳定性和可靠性的方法,提出利用信息熵进行假设检验统计判断的方法,提取温度传感器数据的信息相关系数,将待检样本与正常总体的信息相关系数进行比较,实时判断传感器是否异常。建立总体正常数据的各个变量之间的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),一旦某个通道的传感器判断为“异常”,则可用实时计算的“正常状态值”替代故障传感器温度值,使得异常传感器通道得以继续使用,在出现部分故障的条件下可保证正常连续加工。
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【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG659

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