基于ANFIS的高速电主轴热误差建模研究

为了减少热误差对电主轴加工精度的影响,需要建立电主轴的热误差补偿系统,而补偿系统的性能主要取决于热误差预测模型的准确性和模型输入的温度质量。为保证输入模型的温度质量,采用模糊C-均值聚类和灰色关联分析相结合的综合算法优化温度测点,将温度测点的数量由10降至3个,以某台电主轴为试验对象,以电主轴转速为7 000 r/min的温度变量为输入,热误差变量为输出,采用自适应神经模糊推理系统建立了电主轴的热误差预测模型,并以转速为5 000和9 000 r/min的实验数据作为验证,结果表明,建立的ANFIS热误差预测模型可以有效地预测电主轴的热误差,预测模型的残差小于1μm。最后,与误差反向传播神经网络进行对比,结果表明该预测模型具有更高的精度和抗干扰能力。

变压预紧电主轴热位移预测模型研究

为解决高速电主轴在变速过程中产生的热位移引起加工质量的问题,通过搭建变压预紧电主轴实验平台,提出一种不同预紧力下电主轴自然降速实验方法,基于能量守恒理论建立轴承摩擦生热模型,构建预紧力与轴承发热量的函数关系;在此基础上,进一步探究轴承温升导致主轴产生热位移的影响规律。分别以预紧力为1450、1550和1700 N工况下,电主轴的轴承温度数据和时间作为输入,构建电主轴BP神经网络热位移预测模型。结果表明,构建的热位移预测模型能有效地预测电主轴的热位移,预测模型的残差在0.5μm以内,研究成果为高精密机床主轴热误差智能补偿提供一种新思路。