基于状态空间模型的数控机床热误差补偿技术研究

发布时间：2021-05-13 23:20

　　作为工业现代化的基石,高档数控机床是衡量一个国家制造业水平和综合国力发展水平的重要标志。大量研究表明,热误差是引起数控机床加工误差的主要原因。因此,减小热误差对于提升数控机床加工精度具有重大意义。目前国内外大多数关于热误差建模技术的研究,重点在于如何准确的用数学表达式来表示热误差和温度敏感点温升之间的变化规律。而对机床运行参数,如主轴转速变化导致的热误差规律变化对模型预测精度的研究,仍存在较大空白。针对上述问题,论文从热误差补偿技术过程中实验数据采集、温度敏感点选择、热误差建模和补偿等方面进行了相关理论和方法论述,并提出了综合考虑温度敏感点温升、主轴转速对机床热误差的影响的基于状态空间模型的数控机床热误差建模方法。论文主要的研究内容如下:1)介绍了基于模糊聚类、灰色关联度分析、逐步回归分析和判定系数的数控机床热误差温度敏感点的选择方法,针对热误差实验数据,选择温度敏感点,建立机床热误差多元线性回归模型,并通过比对分析机床热误差模型对不同主轴转速条件下热误差的预测精度,探究数控机床主轴转速变化对机床热误差规律及机床热误差模型预测精度的影响。2)提出了综合考虑温度敏感点温升、主轴转速对机床... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 热误差研究意义
    1.3 热误差产生原因及减小措施
    1.4 热误差补偿关键技术研究现状
        1.4.1 温度传感器合理布置及优化选择
        1.4.2 热误差建模技术
    1.5 论文主要研究内容
第二章 机床运行参数变化对热误差模型预测精度影响研究
    2.1 温度敏感点选择理论
        2.1.1 模糊聚类分析
            2.1.1.1 基本思想
            2.1.1.2 计算步骤
        2.1.2 灰色关联度分析
            2.1.2.1 基本思想
            2.1.2.2 灰色关联度
        2.1.3 逐步回归分析
        2.1.4 判定系数
    2.2 数控机床热误差测量实验
        2.2.1 实验设备搭建
        2.2.2 实验方案及实验数据采集
    2.3 机床运行参数变化对热误差模型预测精度影响
        2.3.1 机床热误差多元线性回归模型
        2.3.2 机床运行参数变化条件下热误差模型预测精度分析
    2.4 本章小结
第三章 机床热误差状态空间模型
    3.1 离散时间系统状态空间模型
        3.1.1 一般状态空间模型
        3.1.2 多变量系统状态空间模型
    3.2 规范状态空间模型及其参数辨识算法
        3.2.1 规范状态空间模型
        3.2.2 梯度迭代辨识算法
        3.2.3 最小二乘迭代辨识算法
    3.3 机床热误差状态空间模型及其参数辨识
        3.3.1 机床热误差状态空间模型
        3.3.2 机床热误差状态空间模型参数辨识
            3.3.2.1 基于最小二乘的迭代参数辨识
            3.3.2.2 基于参数估计的状态观测器
            3.3.2.3 基于状态观测器的最小二乘迭代辨识
    3.4 本章小结
第四章 数控机床热误差模型性能分析
    4.1 数控机床热误差温度敏感点选择
        4.1.1 模糊矩阵计算
        4.1.2 灰色关联度分析
        4.1.3 温度敏感点选择结果
    4.2 数控机床热误差建模
        4.2.1 多元线性回归模型
        4.2.2 状态空间模型
    4.3 数控机床热误差模型精度及稳健性研究
        4.3.1 拟合精度比对分析
        4.3.2 预测精度比对分析
        4.3.3 稳健性比对分析
        4.3.4 机床运行参数变化条件下热误差模型预测精度比对分析
    4.4 本章小结
第五章 数控机床热误差补偿技术及应用
    5.1 数控机床热误差实验平台
        5.1.1 数控加工中心
        5.1.2 热误差集成测量系统
            5.1.2.1 热位移测量系统
            5.1.2.2 温度测量系统
            5.1.2.3 数据采集系统
    5.2 数控机床热误差补偿技术
        5.2.1 热误差补偿原理
            5.2.1.1 反馈中断补偿法
            5.2.1.2 原点偏移补偿法
        5.2.2 热误差补偿策略
        5.2.3 热误差补偿装置
    5.3 数控机床热误差补偿技术应用
        5.3.1 平面切削加工实验
        5.3.2 切削实验数据分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]无偏估计拆分算法在数控加工中心主轴热误差建模中的应用[J]. 苗恩铭,刘义,杨思炫,陈维康.  中国机械工程. 2016(16)
[2]规范状态空间系统辨识方法[J]. 丁锋,马兴云.  南京信息工程大学学报(自然科学版). 2014(06)
[3]数控机床主轴热漂移误差基于贝叶斯推断的最小二乘支持向量机建模[J]. 姜辉,杨建国,姚晓栋,张余升,袁峰.  机械工程学报. 2013(15)
[4]支持向量回归机在数控加工中心热误差建模中的应用[J]. 苗恩铭,龚亚运,成天驹,陈海东.  光学精密工程. 2013(04)
[5]数控机床误差补偿技术现状与展望[J]. 杨建国,姚晓栋.  世界制造技术与装备市场. 2012(03)
[6]电涡流传感器误差修正技术研究[J]. 苗恩铭,牛鹏程,颜焱.  中国机械工程. 2011(21)
[7]数控机床热误差补偿技术的发展状况[J]. 傅建中,姚鑫骅,贺永,沈洪垚.  航空制造技术. 2010(04)
[8]基于FANUC 0i系统外部坐标原点偏移功能的数控机床误差补偿研究[J]. 姜辉,孙翰英,范嘉桢,杨建国.  机械制造. 2009(07)
[9]基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模与补偿[J]. 林伟青,傅建中,许亚洲,陈子辰.  计算机集成制造系统. 2008(02)
[10]XH718加工中心的热误差补偿研究[J]. 马术文,徐中行,刘立新,林健,阎守红,鲁远栋.  机械科学与技术. 2007(04)

硕士论文
[1]数控机床热误差建模理论技术研究[D]. 牛鹏程.合肥工业大学 2014
[2]基于DSP的数控机床热误差补偿系统的研究[D]. 薛林.大连理工大学 2012
[3]数控滚齿机热误差建模及补偿技术研究[D]. 祁鹏.重庆大学 2011
[4]数控机床热误差检测与补偿技术[D]. 罗文.南京航空航天大学 2010
[5]数控成形磨床移动式立柱温度特性分析及拟合方法研究[D]. 张冰冰.浙江大学 2010
[6]遗传关联分析中的SNPs识别问题研究[D]. 王永柯.山东大学 2009
[7]基于贝叶斯网络的数控机床热误差建模研究[D]. 白福友.浙江大学 2008
[8]数控磨床热误差分布及其补偿方法研究[D]. 白炎光.东北大学 2008



本文编号：3184884