数控机床运动误差智能补偿方法分析

由于数控机床加工过程具有复杂性、非线性以及不确定性等特点,因此传统数控机床的工艺生产过程很难满足当前的需求,加强数控机床运动误差智能补偿成为数控技术发展的基本任务。文章主要针对传统的数控机床运动的现状和误差补偿过程进行分析和研究,结合现代科技发展提出误差智能补偿的方法和措施,希望能够提高我国数控机床行业的发展。

大功率混合有源电力滤波器的智能控制策略

针对传统PI控制器的比例和积分控制参数是否取得最佳值能够对滤波器滤波性能产生较大的影响,提出了一种基于智能神经网络误差补偿(INNEC)及自适应模糊PI参数整定的大功率混合有源电力滤波器智能控制方法。其中,建立了新的模糊规则并利用模糊推理对PI控制器的比例系数、积分系数进行在线修改,实现PI参数的最佳调整;在经模糊整定后的PI控制器前串接一个智能神经网络误差补偿器来有效补偿负载谐波电流与逆变器实际输出电流之间的误差。仿真和实验结果验证了该控制方法的可行性和有效性,与传统PI控制方法比较,能有效提高系统的目标跟踪能力,滤波性能更好。

Apriori算法及神经网络在数控机床中应用研究

数控机床加工精度受到机床零部件、外部环境等因素的影响,从而需要添加适当的补偿参数确保加工精度的稳定性,另外,不同车床不同时刻的补偿参数实时变化。为此,提出一种基于关联规则及神经网络方法的智能误差补偿模型。以实际生产中产生的数据集为基础,通过Apriori算法对数据集进行筛选;对各个特征值与补偿参数进行归一化处理,以提高数据的收敛速度;利用神经网络模型为不同情形下的车床搜寻最佳补偿参数模型,从而构建起最佳的智能误差补偿模型;经过智能误差补偿后,对生产的物件进行图像识别,分析其是否符合精度要求。仿真测试结果表明:针对训练集数据和测试集数据,车床稳定性分别提高了0.695和0.713。实测结果显示:利用上述方法,对30个产品进行雕刻,精度均符合要求。因此,智能误差补偿模型能够提高车床加工稳定性,提升产品合格率。