数控机床直线进给轴温度测点优化研究

为分析数控机床直线进给系统的温度场,需要布置一定数量的温度测点来进行温度数据的采集。然而,测点的位置和数目都会对研究结果产生直接影响。为实现准确布置温度测点,文章提出一种基于统计学理论进行改进的Canopy-FCM-GRA温度测点优化模型。以某数控机床X向直线进给轴为例,首先根据测得的实验数据确定预聚类数,然后通过模糊矩阵和灰色关联度系数筛选出相应的温度敏感点,最后基于SVR理论分别建立温度测点优化前和优化后的温度-热误差预测模型,通过比较两个模型精度来验证温度测点优化的有效性。结果表明,温度测点优化效果良好,通过优化后的测温点可准确探究进给系统的热特性。

基于逐步回归的机床温度测点优化及热误差建模技术

通过对机床温度测点进行优化,建立其与机床热误差之间的数学模型,对机床热误差进行实时预测与补偿控制,是提高数控机床加工精度的重要途径。为解决现有机床热误差模型预测精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于逐步回归的数控机床温度测点优化方法。通过偏F统计量的检验,在初步建立的回归模型中逐个引入新变量,剔除不显著的老变量,实现温度测点的优化布置,获得数控机床热误差的最优回归模型。将该方法应用于某数控机床,结果表明,基于逐步回归的机床热误差模型,所用温度变量最少,且预测精度最高。

数控机床温度测点优化

通过模糊聚类分析方法将不同位置测点的温度按特征进行归类,用热误差敏感度分析方法从每一类别中选出一个最优测点组成最优测点组合,实现数控机床温度测点优化,并利用最小二乘法进行多元线性回归分析对机床热误差进行建模,与实验对比,验证了此温度测点优化选择方法的有效性。

数控机床温度测点优化及热误差预测方法研究

热误差补偿技术是提高机床加工精度经济有效的方法,确定最佳关键温度测点布置位置和数目将极大提高机床热误差模型的精度和鲁棒性。针对一台立式加工中心,进行了机床热误差测量试验,根据其温度场,提出了模糊聚类与信息论相结合的方法,寻找最佳温度测点布置位置。该方法根据温度变量间的相似性,对温度变量聚类分组,然后利用互信息法对组内变量单独寻优,实现温度测点优化布置,最后利用多元线性回归分析建立机床热误差预测模型。在VMC1165立式加工中心进行了试验验证,温度测点减少为4个,热误差模型的拟合最大残差降低到5μm以内,相对于其他方法进一步提高机床热误差预测精度。

基于粗糙集与偏相关分析的机床热误差温度测点约简

为了合理减少温度测点数量并有效提高温度数据采集与分析的效率,提出了一种基于粗糙集与偏相关分析相结合的温度测点约简方法.首先,利用偏相关分析的方法建立了温度变量与主轴热误差之间的偏相关系数,并以此为依据辨识了主要的敏感温度变量.然后,在基于粗糙集理论获取的可行温度测点组合基础上,筛选出包含敏感温度变量最多及偏相关度高的温度测点组合.最后,建立了热误差线性回归模型,并在某型号数控机床上进行验证与分析.结果表明:温度传感器测点可由22个减少到6个,在很大程度上提高了热误差模型的精确性和鲁棒性.

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。

重型数控机床热误差建模及预测方法的研究

重型数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键问题。针对一台典型的重型落地铣镗床,以机床热误差测量试验为依据,分析该类机床温度场的特点;据此提出一种旨在完成高效温度测点优化的改进系统聚类方法,该方法使用一种兼顾欧氏距离和相关系数的系统聚类准则,可以有效地降低优化后温度测点之间的共线性。基于优化后的温度测点,利用多元线性回归分析,构建了机床的热误差预测模型。现场试验数据表明,该方法可以将热误差预测的均方根误差降低到10μm以下,相较于其他方法有着更高的热误差预测精度,有望在其他重型数控机床的热误差建模和预测研究中得到更大的推广应用。

有源相控阵雷达阵面热变形预测建模理论

目前大部分研究均通过软件仿真的方法来预测有源相控阵雷达阵面热变形,但仿真结果与真实情况存在一定偏差,为此,提出了有源相控阵雷达热变形预测建模理论。通过实验测量得到阵面热变形和温度变化,依据模糊聚类结合灰色关联算法对温度测点进行优化,建立各方向热变形量的预测模型。实验结果表明:该模型具有较高的预测精度和稳健性,从而可实现阵面热变形的准确预测。