基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测

为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。在进给速度为10 m/min、环境温度20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。为提高预测精度,采用Tent混沌改进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。利用热误差测量实验获得的数据进行验证,结果表明改进前的神经网络预测误差为12.23%,改进后的模型预测误差为8.92%,精度有较大提升。利用预测模型针对不同进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而增加。因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。

包覆面料裁片切割机横梁进给系统建模及动态特性分析

包覆面料裁片切割机是用于制作软体家具的主要设备之一,其横梁进给系统存在复杂的机电耦合作用。为在设计阶段研究其横梁进给系统切割定位工况下的动态特性,优化横梁进给伺服驱动控制系统参数,建立了横梁进给系统的机电-刚柔混合模型。拟定横梁进给系统的响应效率、定位精度和刀尖运动稳定性作为动态特性评价指标,探究了横梁进给伺服驱动控制系统参数对横梁进给系统动态特性的影响。结果表明:建立的横梁进给系统机电-刚柔混合模型,为横梁进给系统动态特性分析奠定了基础。增大位置环比例系数可提高横梁进给系统的响应效率和定位精度,增大速度环比例系数可有效提高横梁进给系统的刀尖运动稳定性。研究结果可为提高软体家具生产效率和制造质量提供技术保障。

基于磁流变阻尼器的滚珠丝杠进给系统主动抑振研究

针对滚珠丝杠进给系统轴向振动影响工件的加工质量和精度保持性的问题,将磁流变阻尼器应用于机床滚珠丝杠进给系统轴向抑振。设计磁流变阻尼器,进行磁流变阻尼器阻尼特性试验,采用最小二乘法和BP神经网络对阻尼力进行了辨识。建立带有磁流变阻尼器的机床滚珠丝杠进给系统单自由度振动模型,基于Runge-Kutta法计算了系统的动态响应。通过数值计算发现:阻尼器输入电流由零逐渐增大时,系统能够快速趋向于稳定;由幅频曲线可以看出,磁流变阻尼器抑制滚珠丝杠进给系统的振动是可行的。最后试验验证了磁流变阻尼器能够很好地抑制滚珠丝杠进给系统的振动。

基于滚珠丝杠副进给系统受载响应研究

滚珠丝杠副主要由丝杠、螺母、滚珠和循环系统等组成。其主要作用是将旋转运动转换为直线运动,如车床中的刀架移动。目前在机床、航天、航空、核工业等领域广泛应用。通过建立滚珠丝杠进给系统的动力学方程,来研究系统受到不同冲击情况下的振动响应是十分有意义的。本文首先通过Lagrange第二类方程建立了进给系统的动力学方程,再利用有限元法对方程进行求解,实现了对不同载荷冲击下的滚珠丝杠螺母振动响应仿真。

基于SO-ELM的数控机床进给系统热误差分析

为了对数控机床进给系统热误差进行更加精确的预测,提出一种基于蛇优化(SO)算法和极限学习机(ELM)的数控机床进给系统热误差预测模型SO-ELM。利用模糊c均值聚类(FCM)和灰色关联度分析(GRA)筛选出进给系统的关键测温点;通过蛇优化算法优化极限学习机的输入层权重和隐藏层偏置,利用关键温度测点的温升数据和热误差数据构建SO-ELM热误差预测模型。为验证模型的准确性和适用性,与基于SSA-BP和LSMT的热误差预测模型进行对比分析,结果表明SO-ELM模型预测结果的均方根误差和决定系数均优于SSA-BP和LSTM模型,能够更精准地对机床进给系统热误差进行预测,为机床热误差预测补偿提供一种新的思路。

硅片磨床伺服进给系统仿真模型与分析

在硅片磨削时,硅片加工质量与硅片磨床的进给系统性能密切相关。为了提升硅片磨床进给系统的精度和稳定性,提出了采用上位机、运动控制卡、伺服驱动器、位置传感器进行闭环控制进给的技术方案。研究了伺服系统和机械系统两者之间的相互耦合关系,建立了动力学模型,搭建了基于PID控制的三闭环控制系统,采用MATLAB中Simulink模块对进给系统进行仿真分析。仿真结果表明,磨床进给系统速度波动量在1%以下满足硅片磨削对进给精度的要求。

基于工艺信息感知的进给系统热特性建模

机床精度对热敏感,进给系统生热会引起机床结构温度场变化,并诱致精度失稳。如何构建进给系统在复杂热工况下的热特性评价模型,对于准确掌握机床热特性,并指导开展热态控制与热稳定性提升控制意义重大。传统生热模型以恒定的参数建立模型,未能反映时变性模型与工艺信息的映射关系,文章提出了考虑多源工艺信息的生热模型构造方法,综合考虑了机床在加工过程中的运行参数、工艺参数、热状态等多源信息变化,深入研究了机床输入功率与进给系统各零部件损耗功率之间的匹配关系,建立了进给系统结构件的瞬时生热功率计算模型。实验结果表明,相比于传统方式建模,基于该模型的温度场预测精度提高了28.15%。

滚珠丝杠进给系统刚柔耦合动力学建模与时变动态特性分析

数控机床运行过程中,多轴滚珠丝杠进给系统的刚度和惯量会随着各轴位姿的变化而变化,致使其动态特性呈时变的特点。多轴滚珠丝杠进给系统时变动态特性的高保真建模与分析已成为数控机床轮廓误差精准预测的瓶颈难题之一。针对这一难题,提出基于拉格朗日方程与Ritz级数法的滚珠丝杠进给系统刚柔耦合动力学建模与分析方法。以某型号五轴加工中心的两轴滚珠丝杠进给系统为具体对象,重点考虑丝杠本体轴扭方向的连续弹性体变形影响,采用拉格朗日方程建立滚珠丝杠进给系统的刚柔耦合动力学模型,并采用Ritz级数法对方程求解,得到动力学模型的数值解。利用所建立的动力学模型分析进给轴位姿对两轴进给系统固有频率和模态振型的影响,发现各阶固有频率和模态振型随进给轴位姿的变化规律与对应阶次的主导轴有关。随着主导轴进给台由固定端移动至支撑端,对应阶次的固有频率逐渐减小,对应阶次的振型中丝杠本体的弹性振动幅值逐渐增大。此外,两轴进给系统的低阶模态振型主要由承载轴主导,高阶模态振型主要由附属于承载轴的子轴主导。最后,通过模态实验对所提方法进行应用验证,证明所建立动力学模型的准确性。研究结果对数控机床轮廓误差的精准预测具有重要参考价值。

丝杠进给系统运动控制研究

丝杠进给系统在运行过程中具有非线性、强耦合和参数时变等特点,由于传统PID控制器的参数固定,无法很好地适应系统变化,从而导致系统响应速度缓慢及跟踪性能较差。针对此类问题,将复杂的丝杠进给系统简化处理并建立二质量系统模型;对传统的模糊规则加以优化和改进,设计了一种模糊PI控制与加速度前馈补偿相结合的复合控制器。模糊PI控制器根据实际系统特性调整模糊规则,使得控制器参数自适应变化,提高控制效果;加速度前馈补偿控制器根据输入信号预先补偿系统,提升了系统带宽。在Simulink中搭建系统模型,在阶跃输入和干扰输入下对比观察2种控制器作用的系统响应曲线。经仿真验证,丝杠进给系统的动态特性、稳态特性和抗干扰能力都得到了明显地提升。

基于ANSYS的数控机床进给系统热力学仿真与分析

滚珠丝杠是数控机床进给系统的主要传动方式,在工作过程中其热变形是影响加工精度的重要因素。为提高ANSYS计算精度,本文研究分析了滚珠丝杠进给系统的热源、边界条件和热变形机理,基于Hypermesh对初始网格进行优化,建立进给系统的热-力耦合模型。通过改变进给速度、轴向载荷和环境温度等加工参数,分析各工况下的温度变化和热变形。结果表明:热变形与进给速度成正比,热平衡时间与进给速度成反比,轴向载荷对热变形的影响大于进给速度。选用合适的进给速度改进滚珠丝杠的加工方式,能有效降低其温度变化及热变形,对提高数控机床的加工精度和延长使用寿命具有一定的现实意义。

卧式攻钻一体化专机的整体方案及进给系统设计

针对现阶段的长尺寸机械工件侧端面孔加工的市场需求,本文完成一款卧式攻钻一体化专机的整体方案设计,确定进给系统的机械机构及关键标准件型号,并通过有限元方法对机床YZ轴连接件进行静力学分析,保证设计的合理性。

基于差分进化算法的数控机床进给系统加速试验优化模型

为了进一步提高数控机床进给系统工作性能及效率,该研究引入差分进化算法,基于差分进化算法的原理和应用流程,自动寻找最佳的参数配置,提高加速过程的效率。通过差分进化算法的迭代优化,寻找最佳的参数组合,以实现更快速、更平稳的加速过程。模型运行试验结果表明,优化后的数控机床进给系统在加速阶段具有更高的性能和更短的加速时间。研究结果能对提高数控机床的加工效率和性能提供有力支持,对于制造业具有重要的实际应用意义。

车铣复合加工中心进给系统机械传递环节频响特性研究

通过对比分析进给系统参数对低阶模态的影响,对系统参数进行了优化,并通过模态试验对仿真计算结果和参数优化效果进行了验证。研究表明:选用高刚度的丝杠紧轴承、较大直径和节距的丝杠、较大螺母刚度与大直径和大节距的丝杠配合,均可以提高系统的一阶固有频率,其中丝杠紧轴承一侧的刚度对于提高系统一阶固有频率的影响最显著。

基于CNN-GRU组合神经网络的数控机床进给系统热误差研究

热变形引起的误差是影响数控机床精度的主要因素之一。为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出一种基于CNN-GRU组合神经网络的热误差预测方法。通过热误差实验,采集螺旋曲面专用数控机床直线进给系统的温升数据和热误差数据;利用模糊C均值聚类和灰色关联度分析筛选进给系统温度敏感点;以温度敏感点的温升数据和进给系统热误差为数据样本,建立CNN-GRU热误差预测模型。为验证模型的准确性和实用性,与基于CNN-LSTM和基于LSTM的传统热误差预测模型进行预测对比分析,结果表明CNN-GRU模型预测结果的平均绝对误差、均方根误差和决定系数均优于CNN-LSTM模型和LSTM模型,具有较高的预测精度和鲁棒性。提供的热误差模型可为后续误差补偿奠定基础,为数控机床的热误差预测提供思路。

基于混合驱动的进给系统数字孪生模型自适应更新法

为了解决传统建模方法搭建的数控机床进给系统模型形式单一且缺乏与物理空间的在线实时交互,导致仿真结果精度低的问题,提出一种基于机理模型和数据驱动模型混合驱动的进给系统数字孪生模型自适应更新方法。该方法针对进给系统多领域耦合的特点,利用物理建模工具Simulink/Simscape建立了机电一体化数字孪生机理模型,同时基于长短记忆神经网络建立了数字孪生数据驱动模型,二者混合构成进给系统数字孪生模型。在此基础上,采用带有遗忘因子的递推最小二乘算法更新模型,提高了模型的适应性。通过双轴进给系统的虚实同步运动实验验证了所提方法的有效性。

进给系统角接触球轴承的热力耦合分析

对角接触球轴承热力耦合性能进行预测分析是保证机床工作精度的关键。基于赫兹接触理论结合热网络方法,建立滚珠丝杠进给系统成对安装轴承工作状态下的动态热力耦合模型,考虑了温升热效应下的球轴承内部润滑状态以及热膨胀,提出了轴承的动态热力耦合分析数值计算方法。探明了轴承内部接触参数和摩擦生热的时变规律。研究表明:转速、外部载荷等工况影响轴承的摩擦接触特性,轴承性能显著受热力学行为的影响。提出的轴承动态热力耦合分析模型可以有效预测轴承非线性热行为下的接触特性。

基于摩擦补偿的两轴直驱伺服进给系统自适应非线性滑模轮廓控制

为满足两轴直驱伺服进给系统的高精度加工要求,提出一种基于摩擦补偿的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法,以兼顾加工精度和响应速度要求。建立适用于大曲率轮廓加工的等效轮廓误差模型,同时考虑系统中存在的不确定性动态的影响,建立准确且能实时补偿的改进LuGre非线性摩擦力动力学模型。为提升两轴直驱伺服进给系统轮廓性能,设计基于非线性滑模面的ANSMCC方法,其中非线性滑模面包含轮廓误差分量,通过改变非线性滑模面中增益矩阵值的大小可实时改变系统的阻尼比,从而协调轮廓误差与系统响应速度的关系。实验结果表明,所提方法可以克服系统运行过程中不确定性动态的影响,准确跟踪大曲率轮廓曲线,提高轮廓加工精度。

数控机床进给系统热特性分析

为探究数控机床进给系统中部分关键结构的温度分布规律,对i5M1.4钻攻加工中心的滚珠丝杠进给系统进行了有限元仿真,对i5M1.4滚珠丝杠的温度场、热变形场的分布情况进行了分析。仿真分析结果表明:随着温度的增加,i5M1.4滚珠丝杠的热变形增大且热变形呈线性增长。通过对i5M1.4钻攻加工中心热特性仿真实验,能较好地了解机床中温度场和变形场的分布情况,为机床进给系统热特性分析、提高机床的加工精度提供理论指导。

精密机床直线进给系统误差均化机理研究

精密机床直线进给系统的误差均化现象是机床精度设计中的重点关注问题。以精密卧式加工中心中典型的双导轨四滑块直线进给系统为研究对象,重点研究滚动导轨副几何误差与工作台运动误差之间的均化机理。首先,利用基于传递函数的等效刚度法,建立了导轨几何误差与工作台运动误差之间的映射关系,并以法向直线度误差为例揭示了误差均化机理。然后,建立了双导轨四滑块直线进给系统有限元模型,分析了导轨几何误差与工作台运动误差的均化系数。最后,开展了误差均化机理分析实验,通过测量导轨几何误差和工作台运动误差并计算误差均化系数,验证了理论分析与仿真分析的正确性。研究结果为机床的精度设计提供了理论依据。

基于DNN整机建模的滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数辨识

针对滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数的辨识精度不高等问题。提出利用可表征结合部动态特性参数与整机固有频率之间映射关系的深度神经网络(deep neural network, DNN)建立进给系统整机的等效动力学模型;结合进给系统固有频率的DNN预测值与实验模态分析值,采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对进给系统关键结合部的不同方向的刚度、阻尼参数同时辨识。以自行设计制造的进给系统实验台为实例进行整机建模、实验、参数辨识等分析;最终的辨识结果达到很高精度,说明该方法是可行、有效的。