基于数字孪生控制的精密机床热误差模型

已有的研究结果表明,机床的热误差约占其总加工误差的40%~70%,且机床越精密,其热误差所占比例就越大,因此,通过控制热误差以提升机床的加工精度很有必要。针对机床热误差模型的预测精度不高和泛化能力不强的问题,提出了一种引入主轴转速,并可嵌入数字孪生控制系统的机床热误差建模方法。首先,对模糊聚类分析(FCA)、灰色关联分析(GCA)及主成分回归(PCR)方法进行了理论分析;然后,以某立式加工中心为对象,通过热特性实验,获得了转速图谱下的温度数据和热误差数据,并采用模糊聚类分析结合灰色关联分析的方法选取了其温度敏感点;最后,以主轴转速和温度敏感点的温升值为输入变量,采用PCR方法建立了机床热误差模型,并将其与多元线性回归(MLR)模型进行了效果对比。研究结果表明:相比于MLR模型,所建立的PCR模型的预测精度提升9.5%,证明该模型拥有更高的预测精度和更强的泛化能力;可将模型嵌入到数字孪生控制系统中,对机床进行实时热误差预测和热误差控制。

高速电主轴热误差补偿及结构优化研究进展

电主轴热位移控制是解决加工过程中关键问题之一。控制电主轴热位移,提高加工精度和表面质量。常用方法之一是通过冷却系统来降低电主轴温度,内部或外部引入冷却介质如水或油。优化冷却系统设计和控制策略,可进一步提高热位移控制效果。另一方法是通过热补偿控制电主轴热位移。安装温度传感器,并与预先建立的热补偿模型结合,实时进行补偿调整工具或工件位置,以实现高精度加工。同时,选择热稳定性较好材料是另一种控制热位移的策略,它们具有低热膨胀系数和高热导率,可减少热变形引起的位移效应。综上所述,电主轴热位移控制综合考虑冷却系统、热补偿和材料等因素,合理应用这些方法可有效降低电主轴的热位移,提高加工精度和表面质量。