差动精密工作台误差及补偿方法的研究
本文关键词:差动精密工作台误差及补偿方法的研究
【摘要】:随着工业4.0时代的到来,现代国防工业、航空航天、医疗器械及电子芯片等越发依赖于现代制造技术,用于机械制造装备上的精密工作台精度问题的研究变得更加重要。随着机械、电子等产品的性能和质量的不断提高,人们对精密加工机床的精度提出了更高的要求。传统的加工机床在运动控制方面比较单一,无法满足更高精度的要求。为了解决这个问题,本课题依据差动运动理论和误差理论展开研究,搭建差动精密工作台,分析该差动系统误差来源、影响因素,并在差动模式下完成精密工作台误差分析和误差补偿方法的研究,实现差动精密工作台误差的智能补偿。本课题首先综述了国内外微进给工作台的研究现状,包括结构特点、控制方式、误差来源、测量方法等。通过分析比较各类微进给系统,完成差动精密工作台的总体设计。其次,以差动理论为研究基础,结合计算机技术和机电一体化技术,建立差动精密工作台整体系统,利用软件程序完成系统差动运动。然后,阐述了滚珠丝杠、精密光栅、伺服电机、差动工作台等结构特点和误差来源,并对差动系统各组成装置进行误差补偿方法分析。再次,对传动系统误差、测量系统误差以及定位误差进行分析研究,探究误差补偿方法,重点分析定位误差补偿方法。最后,进行差动实验,完成前馈补偿实验,提高了差动精密工作台的精度,解决差动误差补偿问题。其中,采用改进的BP神经网络算法能够提供一种非线性、自我学习和适应能力的控制方法,通过对比分析补偿前后的误差曲线,能够有效提高工作台精度,完成智能补偿方法的研究。本课题以理论分析和实验研究为基础,基于误差分析和差动控制方法,可以实现误差数据的补偿,有效提高差动精密系统精度和灵敏度。该方法具有成本低、实用性强,数据处理准确和方便的特点,为精密制造工程提供了一种行之有效的解决方法。
【关键词】:误差补偿 误差建模 差动控制 智能补偿
【学位授予单位】:上海工程技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG502
【目录】:
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-11
- 第一章 绪论11-20
- 1.1 研究背景及意义11-12
- 1.2 国内外发展现状12-17
- 1.2.1 国内外微进给工作台发展现状12-14
- 1.2.2 精密光栅测量系统研究现状14-15
- 1.2.3 误差测量及补偿方法研究现状15-17
- 1.3 课题来源17
- 1.4 本论文主要研究内容17-19
- 1.5 本章小结19-20
- 第二章 差动精密工作台总体设计20-36
- 2.1 差动精密工作台系统整体设计20-29
- 2.1.1 差动运动工作原理分析20-21
- 2.1.2 差动系统总体设计21-24
- 2.1.3 差动精密工作台传动系统设计24-26
- 2.1.4 差动精密工作台控制系统设计26-29
- 2.2 差动式精密工作台软件系统设计29-32
- 2.2.1 差动运动程序设计29-31
- 2.2.2 差动工作台系统模块设计31-32
- 2.3 差动工作台运动程序设计研究32-35
- 2.3.1 差动系统程序设计32-34
- 2.3.2 差动系统辅助功能程序设计34-35
- 2.4 本章小结35-36
- 第三章 差动精密系统误差研究36-47
- 3.1 滚珠丝杠传动系统误差分析36-40
- 3.1.1 滚珠丝杠副误差规律36-38
- 3.1.2 滚珠丝杠误差分析38-40
- 3.2 精密光栅误差因素分析40-42
- 3.2.1 精密光栅测量系统原理40-41
- 3.2.2 精密光栅副误差分析41-42
- 3.3 差动工作台运动系统误差分析42-46
- 3.3.1 差动运动系统动、静态特性分析42-43
- 3.3.2 差动工作台定位误差分析43-44
- 3.3.3 差动工作台摩擦误差分析44-46
- 3.4 本章小结46-47
- 第四章 差动精密系统误差补偿方法分析47-59
- 4.1 滚珠丝杠误差补偿方法分析48-53
- 4.1.1 滚珠丝杠误差补偿原理48-49
- 4.1.2 滚珠丝杠误差补偿方法分析49-53
- 4.2 精密光栅测量方法的补偿方法分析53-55
- 4.2.1 精密光栅测量系统误差研究53-54
- 4.2.2 精密光栅测量系统误差补偿方法研究54-55
- 4.3 差动工作台误差补偿方法分析55-58
- 4.3.1 摩擦误差补偿方法分析55-56
- 4.3.2 定位误差补偿方法分析56-58
- 4.4 本章小结58-59
- 第五章 智能补偿方法研究59-72
- 5.1 智能补偿方法实验研究59-63
- 5.1.1 伺服电机运动实验误差分析59-60
- 5.1.2 滚珠丝杠运动实验误差分析60-63
- 5.2 差动精密工作台误差智能补偿方法的研究63-71
- 5.2.1 BP神经网络技术64-66
- 5.2.2 BP神经网络算法的改进66-67
- 5.2.3 差动系统神经网络建模研究67-70
- 5.2.4 智能补偿实验结果与分析70-71
- 5.3 本章小结71-72
- 第六章 总结与展望72-74
- 6.1 论文成果总结72-73
- 6.2 研究展望73-74
- 参考文献74-77
- 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果77-78
- 致谢78-79
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,本文编号:654342
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