數(shù)控機床熱誤差建模新方法及其應用研究.pdf

1、本文首先對國內外數(shù)控機床熱誤差補償技術的研究現(xiàn)狀作了概述與分析，在此基礎上，對熱誤差補償研究的關鍵技術如： ①熱關鍵點的優(yōu)化選擇、 ②熱誤差建模技術進行了深入的分析研究，并通過數(shù)控機床加工中心的實驗應用分析，證實本文研究成果可顯著有效地改善機床的加工精度。 主要研究工作包括以下幾點： (1)針對影響機床熱誤差建模的機床溫度場分布問題，提出了優(yōu)化熱關鍵點的新方法。借助于灰色系統(tǒng)理論的關聯(lián)度分析方法，根據(jù)現(xiàn)場

2、測得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)序列，建立了灰關聯(lián)分析模型，分析了影響機床溫度場分布中的各因素對機械加工熱誤差的重要程度，對其進行了綜合性能評價并進行了相對優(yōu)劣排序，從眾多的溫度測點中選出了影響程度最關鍵的點，經過溫度測點的篩選，減少了測點的數(shù)量，優(yōu)化了測溫時熱傳感器在機床上的布置，從而可以較簡便的分析所研究機床的熱誤差，提高了熱誤差模型的魯棒性。 (2)提出了采用時間序列分析法進行機床熱誤差建模的基本原理及方法，及其在數(shù)控機床熱誤差補償建模中的

3、應用。詳細論述了如何利用實測的熱誤差序列進行識模、建模和預報，最后通過對車削中心連續(xù)多組觀測數(shù)據(jù)進行了計算分析，論證了時序分析法在數(shù)控機床熱誤差建模應用中的可行性與有效性。 (3)提出了采用灰色系統(tǒng)模型進行機床熱誤差建模的基本原理及方法，及其在機床熱誤差補償建模中的應用。詳細論述了如何利用實測的熱誤差序列，通過灰色系統(tǒng)理論的建模方法進行機床熱誤差建模和預報。并且在此基礎上提出了基于改進灰色系統(tǒng)的預測模型，該模型首先利用函數(shù)變換法

4、改善灰色系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的光滑度，然后采用等維新陳代謝法克服了傳統(tǒng)的灰色預測模型的不足，使所建模型具備了輸入數(shù)據(jù)動態(tài)更新的能力，使預測更趨于合理。 (4)基于機床熱變形誤差的產生機理及其表現(xiàn)形式的復雜性，本文綜合了時序分析方法建模和灰色系統(tǒng)理論建模的優(yōu)點，研究了智能預測模型，將該模型應用于一臺數(shù)控車削加工中心進行熱誤差趨勢預測，進行機床熱誤差補償研究。智能預測模型是在灰色系統(tǒng)GM(1，1)建模思想的基礎上，首先通過函數(shù)變換法改變了機

5、床熱誤差原始數(shù)據(jù)序列的光滑度，再用得到的新數(shù)據(jù)序列建立灰色系統(tǒng)GM(1，1)模型，對于GM(1，1)模型的殘差序列又建立了時序分析模型，以修正原GM(1，1)模型，從而進一步改善了綜合預測模型的建模精度，將其應用于工廠現(xiàn)場的一臺數(shù)控車削中心進行熱誤差預測建模研究，取得了令人滿意的結果，能夠有效地提高機床熱誤差的預測精度，對實現(xiàn)機床熱誤差實時補償具有重要意義。 (5)主要介紹了測量不確定度的定義及內容，借助于灰色系統(tǒng)理論的特點，著

6、重探討了檢測系統(tǒng)的動態(tài)不確定度的計算步驟和方法。結合自主研發(fā)的數(shù)控機床熱誤差實時補償檢測系統(tǒng)，對車削加工中心熱誤差進行了測試，通過獲得的測試數(shù)據(jù)來進行動態(tài)不確定度分析和研究，最終得出了檢測系統(tǒng)的動態(tài)不確定度表達式，并與其靜態(tài)不確定度進行了比較，分析了產生誤差原因，通過殘差修正進一步提高了動態(tài)不確定度的精度，為科學的評價檢測系統(tǒng)，提高檢測系統(tǒng)的有效性提供了依據(jù)。 (6)進行熱誤差魯棒建模的試驗研究，實施熱誤差實時補償在車削中心上的