一种五轴数控机床热误差建模方法

发布时间：2021-08-26 00:24

　　针对五轴数控机床多个发热源叠加导致的较为复杂的热误差测控难题,提出了一种五轴数控机床热误差建模方法,采用狮群优化算法优化最小二乘支持向量机（LSO-LSSVM）方法对热误差模型的重要参数进行求解,从而有效提高热误差预测模型的效率和精度。使用偏相关分析对大量温度传感器位置进行初步筛选,选取关联性较大的温度变量,根据选取的实测温度数据,分别采用多元线性回归、粒子群优化最小二乘支持向量机与LSO-LSSVM建模方法进行热误差建模,同时对各热误差模型的预测能力进行对比分析,结果表明:使用LSO-LSSVM建立的热误差预测模型的精度和鲁棒性都有很大的提高。对五轴数控机床主要部位实施热误差补偿测试,测试结果表明,采用LSO-LSSVM建模方法可使试件在X、Y、Z三个方向的误差分别减小35.3%、32.2%和43.9%。 

【文章来源】：中国机械工程. 2020,31(13)北大核心EICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

狮群算法流程图

LSO-LSSVM可以缩短LSSVM的训练时间,提高预测精度,将预测的热误差数据应用到热误差建模,可对五轴数控机床实施实时补偿。LSO-LSSVM流程见图2,其中,f(x0)表示LSO-LSSVM模型的最小适应度。LSO使用的三种不同寻优方式使得该算法具备较好的全局寻优能力,不易陷入局部最优点,且具有快速收敛等优点。LSO-LSSVM算法具有训练样本数据依赖性较小、精度高、鲁棒性好等优点。

为得到工作时机床各部分的温度变化与热误差的变化趋势,设计了五轴数控机床热特性实验。实验分析机床为沈阳某机床厂生产的 VMC-0656e 五轴数控机床(图3)。机床核心运动结构是通用型五轴数控机床结构,即在X、Y、Z三个方向做直线运动的基础上,在主轴下方增加了A、C两个旋转轴。主轴为机械式主轴,最大转速可达 8 000 r/min,最大扭矩可达70 N·m;旋转工作台由伺服电机驱动做回转工作,采用液压装置自动夹紧,从而保证运动的准确可靠;数控系统采用SIEMENS 840Dsl。


本文编号：3363163