加工中心主轴关键热敏感点选取与热误差预测

为探究数控机床主轴温度场信息与主轴热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC)与广义回归神经网络的主轴热误差预测模型。首先,使用热成像技术布置温度传感器,并利用K-medoids算法对温度测点进行聚类分组,使用灰色关联度分析方法计算温度与主轴热误差之间的相关程度,进而提取出最佳热敏感点;其次,引入调节因子优化ABC算法的寻优过程,使用改进后的ABC网络确定GRNN网络的最佳参数及光滑因子;最后,以三轴数控加工中心为研究对象,进行温度数据与热误差数据的采集,建立基于ABC-GRNN热误差预测模型并与优化前进行比较。热误差实验结果表明,K-medoids算法与灰色关联分析相结合,有效避免了温度测点之间的多重共线性;ABC-GRNN模型可以更准确地预测出主轴各项误差值。

机床直线轴温度测点筛选与热误差预测方法

为揭示数控机床直线进给轴温度场信息与热误差之间的非线性映射关系,提高热误差预测模型效率和精度,提出了基于鹈鹕优化算法(POA)与随机森林(RF)的直线轴热误差预测方法。首先,采用Featts聚类算法将温度测点进行聚类分组,通过Spearman相关性分析计算温度与热误差之间的相关程度及热敏感点;其次,使用POA优化算法对RF模型参数进行寻优,确定RF网络的最佳决策树数量及叶子数等;最后,在三轴铣床加工中心上进行实验验证。结果表明,使用Featts聚类算法与Spearman相关分析方法提高了模型精度,有效避免温度测点间的多重共线性。与传统的BP神经网络及RF网络相比,POA-RF预测网络的均方根误差分别降低了46%和43%。

基于RIME-BP神经网络的磨齿机进给系统热误差预测

为了减少热致误差对数控机床进给系统定位精度的影响,提高被加工产品的一致性,提出一种基于霜冰算法(RIME)优化后的BP神经网络热误差预测模型。在不同工况下,布置温度传感器和激光干涉仪以采集温度和丝杆热误差数据。结合模糊C均值聚类和灰色关联度算法对温度样本进行特征选择,筛选出关键温度特征点。以温度和丝杆位置坐标作为输入,丝杆热误差作为输出,构建RIME-BP热误差预测模型。针对H650GA型磨齿机,利用K折交叉验证法对该模型预测精度进行实例验证,并与GA-BP、BP和SVM模型进行对比。结果表明,该模型的平均决定系数R~2高达0.995,相对于GA-BP、BP和SVM模型,分别提高了3.54%、9.58%和17.75%。所提出方法为热误差补偿提供了理论和技术指导,具有工程应用价值。

数控机床热误差预测模型的评估方法

数控机床热误差产生机理复杂,通常使用温度场监测数据数学建模对热误差进行预测,加工工况和所处环境的复杂使得数据驱动建模方法的优劣难以全面评价,因此建立了一套热误差预测模型的评价指标体系,并提出了相应的评估方法,从热误差预测模型的鲁棒性、准确性、有效性、稳定性与相关性方面对预测模型的性能进行了综合评价。以ZK5540A型重型数控机床在空转工况下所监测的温度场数据为例,采用所提评价指标和评估方法分别对3种不同的数据驱动建模方法的性能指标进行了计算与分析,验证了评估指标和方法的有效性。

基于过程数据时段特性的数控机床热误差预测研究

准确可靠的热误差预报模型,对提高数控机床的加工精度尤为重要。针对数控加工的过程数据呈现出多时段、多变量、三维特性,基于时间片矩阵的思想,在过程数据标准化处理的基础上,采用偏最小二乘方法提取时间片矩阵与热误差在高维空间的预测关系并进行降维;在低维特征空间中基于K-means算法实现时间片预测模型的聚类,以便于加工过程时段特性的分析和知识发现,藉此构建热误差预报模型。仿真实验结果表明,与BP热误差建模方法相比,所提方法的预测精度、泛化能力均显著提高,为数控机床的热误差预测研究提供一种新思路的同时,也给出行之有效的解决方法。

改进粒子群优化BP的数控机床热误差预测研究

由于BP存在网络结构选取基于经验、易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,致使基于BP的数控机床热误差预测模型精度不高,对此提出了一种改进粒子群优化BP的数控机床热误差预测建模的新方法。通过改进标准粒子群算法中粒子的位置与速度更新策略,以此寻找BP神经网络最优的阈值和权值,在此基础上建立数控机床热误差预测模型。仿真实验结果表明:与标准的BP神经网络和支持向量机相比,改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差预测模型精度更高、泛化能力更强。

基于GA-ACO-BP网络的机床主轴热误差预测

为解决反向传播(BP)神经网络建立的主轴热误差预测模型精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优解的缺点,利用K-means++算法和相关性分析对温度测点进行优化并提取热敏感点,并利用遗传算法(GA)对蚁群进行交叉变异处理,构建GA-ACO网络来确定最优的隐含层节点数、权值、阈值,实现对BP神经网络拓扑结构的优化。分别建立基于BP和GA-ACO-BP网络的主轴热误差预测模型,以双转台五轴加工中心为研究对象,采用五点法对主轴热误差进行测量。热误差实验结果表明:K-means++算法与Person、Sperman和Kendall相关分析相结合可有效降低温度变量间的多重共线性;GA-ACO-BP模型可实现对主轴热误差的预测具有更高的预测精度。

基于小波神经网络的主轴热误差预测研究

以TX1600G镗铣加工中心镗削系统主轴部件为研究对象,针对其热误差问题,提出一种基于小波神经网络的预测方法。首先根据镗铣加工中心主轴部件的结构特点建立其有限元模型,基于该模型进行热-结构耦合分析,进而选取热关键点并获取其样本数据;然后利用小波神经网络建立主轴热误差预测模型,并与BP神经网络预测结果相对比;最后结果表明小波神经网络预测精度高,为该加工中心的主轴热误差预测提供了理论依据,该方法同样适用于其它主轴热误差的前期预测。

多变量电主轴热误差预测模型与补偿实验研究

为解决加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立适用性更强的电主轴热误差预测模型,实验测试了不同转速下加工中心电主轴的温升和热伸长,建立了基于指数函数的电机温升、主轴转速及时间的三变量轴向热误差预测模型。随后取两种转速进行实验,对补偿效果进行了验证;并与主轴转速、时间双变量热误差预测模型进行了对比。结果表明,三变量模型补偿效果优于双变量模型,为加工中心电主轴热误差补偿并实用化提供了新的思路。

基于LSTM循环神经网络的数控机床热误差预测方法

针对传统热误差预测中忽略了机床历史累积温度状态与机床热误差之间的关联关系,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的数控机床热误差预测方法。LSTM循环神经网络可以有效利用机床当前时刻和历史时刻的温升数据来表征更加符合机床热变形机制的热误差。以一台精密卧式加工中心为例,首先进行热误差实验,然后利用模糊c均值(FCM)聚类算法从20个温度点中筛选出4个关键温度点,再以其温升数据为输入热误差数据为输出建立LSTM循环神经网络热误差预测模型。最后,在不同工况下与传统热误差预测模型进行预测性能对比分析,结果表明所提热误差预测方法预测精度最高提高约52%,具有更加优越的预测精度和泛化性能。

数控车床主轴热误差SHO–LSTM预测建模

在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,本文提出一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热误差预测建模方法。首先,利用羚羊优化算法(GOA)对模糊C均值聚类(FCM)的模糊矩阵常数、最大迭代次数、迭代终止条件进行优化并结合皮尔逊(Person)、斯皮尔曼(Spearman)和肯德尔(Kendall)相关分析方法优化温度测点,使用手肘法确定最优分组规模,根据DB(Davies–Bouldin)、BWP(Bregman Within–class Projection)和Silhouette(Silhouette coefficient)聚类评估指标评估温度测点聚类效果。其次,以车床主轴五点法获取的热误差数据和优化后的温度数据作为输入,使用海马优化算法(SHO)对时序预测网络(LSTM)的隐含层节点、全连接层节点、学习率、L2正则化常数进行优化,并使用S折交叉试验方法确定最优分组规模,建立主轴热误差SHO–LSTM预测模型。再次,在不同转速下对构建的热误差模型对基于平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)的预测效果进行评估。最后,在CKA6163A型车床上进行实例验证,使用五点法进行测量辨识,同时测量主轴附近的温度。结果表明:本文所提出的温度测点优化算法相比未优化的模糊C均值聚类(FCM)的DB指标降低了89.00%,BWP和Silhouette分别提高了59.00%和8.17%,优化后的聚类算法可有效降低温度测点间的共线性,提高预测模型的预测效率。本文所提出的海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)与未优化的时序预测网络(LSTM)相比,均方根误差降低了42%,表明海马优化算法(SHO)可以提高时序预测网络(LSTM)的准确性;与天鹰(AO)优化卷积神经网络(CNN)、反向传播神经网络(BP)相比,本文所提出的预测网络的均方根误差分别降低了3%、57%,SHO–LSTM主轴热误差预测模型的鲁棒性和准确性更高。

数模联动下电主轴智能热误差测量与预测

目前机床主轴热误差预测研究未能有效关联物理退化规律与机床状态数据,导致传感测点布局冗余、预测模型解释性和准确性不足等困境。基于数模联动思想结合有限元数值建模与人工智能算法对成型磨齿机电主轴砂轮端几何误差进行了精确预测。首先建立磨齿机主轴有限元数值模型确定稳态温度场测点可行域,随后基于多目标优化算法开发了一种兼具无监督与有监督属性的温度测点精简布局方法;进一步地借助时序预测中自回归建模理论,提出了多通道逆Transformer算法并依托编码-解码架构将温升信号与热误差形变建立变步长映射关系,改善了长迟滞步长所导致的热误差预测泛化弱的难题。最终通过成型磨齿机磨削实验验证了数模联动下智能热误差预测方法的有效性。

基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法研究

为了合理分配机床热刚度并为机床零部件的热刚度优化提供依据,提出一种基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法。该方法针对机床不同零部件的热刚度对整机热刚度的影响具有不完全相同的特征,定义一种机床重点热刚度的概念。根据机床温度和热误差试验数据,利用径向基神经网络建模精度高和泛化能力强的特点,建立一种机床热误差神经网络预测模型。以机床不同零部件达到热平衡后产生的单位温升为热误差预测模型的输入矢量,计算热误差变化值作为机床重点热刚度的辨识依据,在此基础上阐述机床重点热刚度辨识方法的原理和实施步骤。将该方法应用在一台高架桥式龙门加工中心的重点热刚度辨识上,辨识结果与验证试验得到的结果相一致。

基于LSTM循环神经网络的数控机床热误差预测方法应用

本文针对热误差建模技术展开分析,讨论了基于 LSTM 循环神经网络数控机床热误差预测建模要点,内容包括数控机床温度场整理、LSTM 循环神经网络、建模数据分析整理、拟定热误差补偿策略等,最后通过建立实验来对数控机床热误差预测性能进行整理,其目的在于提高热误差预测结果的合理性,为系统运行参数动态管控提供参考。

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。

数控机床主轴热误差测点优化及建模技术研究

为了减少热误差对数控机床加工精度的影响,首先利用热成像仪初步找出机床温升明显的位置,然后利用灰色理论对16个温度测点的试验数据进行优化处理,找出与热误差关联度较高的测点;将优选出的温度测点数据和实测的Z轴热误差数据进行划分,采用GM (1,n)灰色预测和BP神经网络建立热误差预测模型,并在试验机床上进行验证。试验结果表明:采用灰色GM (1, n)模型预测结果与实际测量平均相对误差为10.17%,采用BP神经网络预测与实测结果平均相对误差为5.19%,优于灰色GM (1,n)预测,能起到提高热误差预测精度的作用。

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。

基于深度神经网络的立式机床热误差建模研究

现有热误差预测多基于温度数据建模,特征维度单一,且热误差非线性和耦合性特点,导致预测模型适应性较弱,预测精度较低。针对上述问题,设计了一种多源异构数据采集方案,建立基于多维温度、能耗数据和深度神经网络的立式机床热误差预测模型。搭建了实验平台,进行了支持向量和随机森林回归模型预测精度的对比。对比分析可知:DNN模型相比于传统回归模型,适应性较强,预测精度较高,Z向热误差平均绝对误差为0.973μm,在提高预测模型适应性的同时,显著提高了热误差预测精度。

基于混沌演化和CNN-GRU的机床热误差建模

为充分利用温度数据中时空特征的联系,提高机床热误差的预测精度,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的热误差预测方法。首先,采用混沌演化(chaotic evolution,CE)重构温度测量数据的相空间,以机床整体温度信息、气候环境和工件误差特征集作为模型输入,演化出机床更深层次的信息;其次,利用CNN提取热误差与温度信息在高维空间的联系,构造具有空间特征的时序向量;最后,通过GRU捕获其时序特征并输出热误差预测值。使用该方法对机床热误差进行预测实验,并与单纯型CNN-GRU模型、CNN模型相比,在预测精度与泛化性方面具有明显优势。

基于CPSO-RBF网络的数控机床热误差实时补偿系统研究

目前,生产制造正向着更加精密化、智能化的柔性制造方向发展,但大多数控机床的智能化程度依然有限,导致不能对生产加工过程中产生的误差进行实时反馈补偿。以RBF神经网络技术为基础,并通过引入CPSO算法来对RBF神经网络进行训练优化,构造了数控卧式镗床的主轴热误差预测模型,并针对生产加工过程中产生的热误差设计了主轴热误差实时补偿方法。最后应用MATLAB仿真软件对主轴热误差的实时补偿系统的效果进行验证,表明了补偿方法的可行性和有效性。