前言:
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近年來,國內(nèi)的工業(yè)制造逐漸朝著自動化、數(shù)字化的方向發(fā)展,數(shù)控加工中心逐漸運用于生產(chǎn)的各環(huán)節(jié)中,并推動著工業(yè)制造效率的提高。在實際生產(chǎn)過程中,相關(guān)零部件加工精度常因數(shù)控加工中心熱誤差而降低。而以在線最小二乘支持向量機為基礎(chǔ),對數(shù)控機床熱誤差建模,可以在_定程度上減輕熱誤差造成的負(fù)面影響,從而保證相關(guān)零部件的加工精度。
1數(shù)控加工中心熱誤差出現(xiàn)的原因以及控制措施1.1數(shù)控加工中心熱誤差出現(xiàn)的原因
數(shù)控加工中心在運行過程中出現(xiàn)的熱誤差具有多方面的特點:多變量,長時滯,非線性,耦合性很強。而數(shù)控加工中心出現(xiàn)熱誤差是由不同的因素造成的,具體如下。
1.1.1加工中心內(nèi)部和外部熱源共同作用的結(jié)果
數(shù)控加工中心在運行狀態(tài)下,內(nèi)部和外部均會產(chǎn)生熱量,在兩者的共同作用下,就容易引起熱誤差。在產(chǎn)生熱誤差的過程中,外部熱源的影響力比內(nèi)部熱源的影響力小,內(nèi)部熱源起關(guān)鍵作用。其原因在于數(shù)控加工中心的內(nèi)部熱源,諸如電動機、軸承等發(fā)熱元件較多。1.1.2多樣化的加工中心表面熱表現(xiàn)形式
由于數(shù)控加工中心的構(gòu)造比較復(fù)雜,是由眾多的零
部件組成的,而零部件受材料、結(jié)構(gòu)等的影響,其參數(shù)存在差異,從而使加工中心在實際工作過程中產(chǎn)生的熱容量以及熱慣性存在較大的差異。這使得數(shù)控機床在運行過程中產(chǎn)生的熱誤差變化以及相關(guān)溫度場存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,熱誤差情況較為復(fù)雜,難以進行有效的控制以及補償[1]。
1.1.3加工中心的布局和結(jié)構(gòu)對加工中心熱誤差有較大影響數(shù)控加工中心的布局以及結(jié)構(gòu)會對加工中心機身主體的各種性能形成阻礙,產(chǎn)生滯緩作用,形成時滯和耦合,使得熱誤差變得更加復(fù)雜。
1.2降低數(shù)控加工中心熱誤差的措施
針對數(shù)控加工中心產(chǎn)生熱誤差的原因,比較有效且常用的降低熱誤差的方法有:誤差防止技術(shù)和誤差補償技術(shù)。
1.2.1誤差防止技術(shù)
誤差防止技術(shù)的關(guān)鍵在于“防”,即在作業(yè)過程中,注重對熱源的管理,通過對加工中心結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,以減小加工中心熱誤差。
目前,該技術(shù)在實際運用過程中常見的措施大約有5種,一是對熱源和發(fā)熱量進行控制;二是在機床運行時,對零部件做冷卻處理;三是對數(shù)控加工中心的
結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化;四是設(shè)置輔助熱源,以此為基礎(chǔ)實現(xiàn)數(shù)控加工中心溫度場的均衡;五是控制加工中心的加工環(huán)境溫度'
1.2.2誤差補償技術(shù)
誤差補償技術(shù)與誤差防止技術(shù)存在本質(zhì)上的區(qū)別,誤差補償技術(shù)著重于對誤差原因的分析,并建立誤差數(shù)學(xué)模型,通過模型的分析找到相應(yīng)的措施來減小誤差,從而推動加工精度的提升。誤差補償技術(shù)在實際的運用過程中,無法對數(shù)控加工中心進行硬件上的改造。
此外,誤差補償技術(shù)在實際使用過程中往往需要經(jīng)歷下述的3個步驟:_是優(yōu)化溫度測量點,并提高測量的辨識度;二是加強對相關(guān)數(shù)據(jù)的收集,并由此推動數(shù)控加工中心誤差計算的數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建;三是借助數(shù)學(xué)模型,對數(shù)控加工中心的誤差進行有效的控制。2最小二乘支持向量機回歸
最小二乘支持向量機主要是以支持向量機為依托,從而實現(xiàn)從不等式約束向等式約束的轉(zhuǎn)換。在此過程中,需要選取一些樣本數(shù)據(jù),這些樣本數(shù)據(jù)是非
線性的,表不為…(xn,yn)。在分析過程中,主要借助LS-SVM進行回歸,相關(guān)的函數(shù)回歸方程為:
以LS-SVM為基礎(chǔ)發(fā)展來的OLS-SVM算法,具有更多的優(yōu)勢,比如能夠提升計算機的運算速度、可以在線建立模型。其計算流程如圖1所示。
3數(shù)控加工中心熱誤差建模試驗3.1數(shù)控加工中心試驗系統(tǒng)概況
筆者以型號為XK713數(shù)控加工中心為基礎(chǔ),對熱誤差建立模型,進行試驗。首先需要采集其主軸的熱變形量,在采集過程中需要用到電荷耦合器件(Charge Coupled DeviceLS-SVM 訓(xùn)練,CCD)和激光位移傳感器(LK-150H)。而對溫度場進行測量,是由測量系統(tǒng)來完成的,其由智能溫度傳感器、顯示器、精簡指令集微處理器等零部件所組成,相關(guān)的配置以及內(nèi)容如圖2所示[3]。
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3.2熱誤差模型的建立
在相關(guān)建模試驗中,借助交叉驗證的方法對OLS-SVM建模的參數(shù)進行確定,其中7=46.2,82=58.5。在OLS-SVM建模過程中,需要用到兩個重要的值,即溫度值和主軸熱變形值,以溫度值為輸入,熱變形值為輸出。這一過程中,計算機采用PentkimIV1.8GHz處理器。熱誤差模型的相關(guān)參數(shù),見圖3和圖4[4]。
圖3表示數(shù)控加工中心運行到200 min時的熱誤差模型,圖4是數(shù)控加工中心運行到300 min時的熱誤差模型。
4結(jié)果分析與補償4.1熱誤差建模結(jié)果分析
通過上文的介紹可知,借助OLS-SVM方法可以對數(shù)控加工中心運行過程中的熱誤差進行相關(guān)的模型構(gòu)建。不僅如此,相關(guān)模型具有精度高、誤差小等特點(表1)。
由表1可知,在線建模方法的精確度遠高于固定回歸函數(shù)方法。由于OLS-SVM方法在實際的運用過程中能夠在最大程度上縮減相關(guān)計算的時間,因而有利于在后續(xù)的熱誤差補償應(yīng)用中發(fā)揮作用。4.2熱誤差補償?shù)牧鞒?/span>
在數(shù)控加工中心熱誤差建模的過程中,借助0LS-SVM方法,能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)控加工中心熱誤差的補償。相
關(guān)補償?shù)牧鞒?,如圖5所示。
熱誤差補償?shù)牧鞒蹋?/span>(1)借助數(shù)控加工中心上的智能
溫度傳感器,對相關(guān)的溫度信息進行收集;(2)通過相關(guān)的處理器,在利用OLS-SVM方法構(gòu)建的熱誤差模型上計算出相應(yīng)的誤差值;(3)加工中心的溫度值可
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圖4第300分鐘的熱誤差模型 表1在線建模與固定建模方法比較
5試驗結(jié)論
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借助OLS-SVM方法可以建立數(shù)控加工中心的熱誤差數(shù)學(xué)模型,并能保證模型的精確度。OLS-SVM方法能夠連續(xù)采集數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)整合到訓(xùn)練集合中,對熱誤差模型進行更新。以數(shù)控加工中心的動態(tài)加工特性為基礎(chǔ),通過OLS-SVM方法建立起的誤差模型,能夠應(yīng)用于對加工中心的熱誤差補償,減小熱誤差,從而保證加工中心的加工精度。
伯特利數(shù)控是一家集銷售、應(yīng)用及服務(wù)于一體的公司。產(chǎn)品包括:CNC加工中心、鉆攻中心、龍門加工中心、雕銑機、石墨機、五軸加工中心、立式加工中心、臥式加工中心等。我們機床的生產(chǎn)工廠設(shè)在廣東省東莞市,目前其生產(chǎn)的加工中心70%出口,其中出口到歐洲占到50%。我們盡心、盡力、盡意的服務(wù)!
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