数控机床实切工况下温度敏感点稳健性选择方法研究

发布时间：2020-12-27 08:54

　　热误差对数控机床尤其是高精度数控机床的精度影响严重,温度敏感点选择是建立热误差补偿模型的关键技术。而数控机床在主轴空转和实切状态下的热误差特性是不相同的。针对实切工况,提出了一种基于平滑数据干扰处理的稳健机床温度敏感点选择方法,大幅减小了由温度传感器噪声数据引起的温度敏感点变动性,通过6批次实切数据验证了这一方法的有效性。分别使用稳健性温度敏感点选择方法和非稳健性选择方法建立了2个热误差补偿模型,并对其进行了精度分析和比对。分析发现,因未考虑温度敏感点变动性而代入建立的模型会造成模型拟合精度、预测精度的损失。基于稳健机床温度敏感点选择方法的热误差补偿模型不仅可以保证模型稳健性满足实切工况需求,而且可以实现用2个温度传感器将模型的预测精度均值控制在10μm以内。 

【文章来源】：重庆理工大学学报(自然科学). 2020年09期 北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

实切热误差实验装置

温度传感器安放位置示意图

将第1类和第2类中温度测点的全部批次灰色关联度均值绘制如图3所示。根据图3，可以看出在第1类中的T1和第2类中的T7才是真正与热误差相关性最强且具有稳健性的温度敏感点。

【参考文献】：
期刊论文
[1]数控机床温度敏感点变动性及其影响[J]. 苗恩铭,刘义,高增汉,刘辉.  中国机械工程. 2016(03)
[2]数控机床热误差特性分析[J]. 苗恩铭,高增汉,党连春,苗继超.  中国机械工程. 2015(08)
[3]机床热误差建模研究综述[J]. 王海同,李铁民,王立平,李逢春.  机械工程学报. 2015(09)
[4]数控机床热误差建模中的温度传感器优化研究[J]. 林伟青,傅建中.  成组技术与生产现代化. 2007(03)
[5]数控机床热补偿中温度变量的选择与建模[J]. 沈金华,赵海涛,张宏韬,杨建国.  上海交通大学学报. 2006(02)
[6]机床热补偿中温度变量分组优化建模[J]. 杨建国,邓卫国,任永强,李院生,窦小龙.  中国机械工程. 2004(06)
[7]数控机床误差补偿研究的回顾及展望[J]. 倪军.  中国机械工程. 1997(01)



本文编号：2941456