基于ANFIS的高速电主轴热误差建模研究

发布时间：2021-11-06 02:16

　　为了减少热误差对电主轴加工精度的影响,需要建立电主轴的热误差补偿系统,而补偿系统的性能主要取决于热误差预测模型的准确性和模型输入的温度质量。为保证输入模型的温度质量,采用模糊C-均值聚类和灰色关联分析相结合的综合算法优化温度测点,将温度测点的数量由10降至3个,以某台电主轴为试验对象,以电主轴转速为7 000 r/min的温度变量为输入,热误差变量为输出,采用自适应神经模糊推理系统建立了电主轴的热误差预测模型,并以转速为5 000和9 000 r/min的实验数据作为验证,结果表明,建立的ANFIS热误差预测模型可以有效地预测电主轴的热误差,预测模型的残差小于1μm。最后,与误差反向传播神经网络进行对比,结果表明该预测模型具有更高的精度和抗干扰能力。 

【文章来源】：仪器仪表学报. 2020,41(06)北大核心EICSCD

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【部分图文】：

热误差建模流程

表2 温度测点布置位置说明Table 2 The location of temperature measuring points 温度传感器编号 布置位置 T1、T2、T3 电主轴前端面 T4 电主轴内部前轴承处 T5 前轴承座外端面 T6、T7、T8 电主轴外壳表面 T9 电主轴内部后轴承处 T10 后轴承座外端面图3 轴线方向温度传感器的现场安装

轴线方向温度传感器的现场安装

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3478961