基于时序模型优化选择的热误差建模.pdf

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1、第l0期组合机床与自动化加工技术N0．102011年10月ModularMachineTool＆AutomaticManufacturingTechniqueOct．2011文章编号：100l一2265(2011)10—0036—04基于时序模型优化选择的热误差建模张琨，姚晓栋，张毅，杨建国(上海交通大学机械与动力工程学院，上海200240)摘要：为了提高数控机床热误差建模精度，提出了基于时序模型优化选择的热误差建模方法，重点论述了时序分析法用于机床热误差建模时的模型优化选择问题。通过分析热误差序列自相关函数和偏自相关函

2、数的性质进行时序模型识别，采用AIC、F和白度检验定阶准则相结合的判定方法，完成模型阶次的确定，从而为时序建模提供了选型和定阶依据，使时序分析方法更加有效地应用于热误差建模。对一台车削加工中心进行了热误差建模，并通过对比分析验证了基于时序模型优化选择的热误差建模方法能够显著提高建模精度。关键词：数控机床；热误差；时序分析；建模中图分类号：TH16；TG65文献标识码：AThermalErrorModelingBasedonOptimumSelectionofTimeSeriesModelsZHANGKun，YAOXiao

3、—dong，ZHANGYi，YANGJian—guo(SchoolofMechanicalEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China)Abstract：Inordertoimprovetheaccuracyofthermalerrormodel，amethodbasedonoptimumselec—tionoftimeseriesmodelswaspresented，andhowtoselectthetimeseriesmodelswasdisc

4、ussedinde—tail．ThroughanalyzingACFandPACFofthethermalerrorseries，thetypeoftimeseriesmodelwasi—dentifiedfirst，andthentheorderwasdeterminedbycombiningthemethodsofAIC，Fandwhitenessex—amining．Sothattimeseriescouldbeappliedtothermalerrormodelingmoreefectively．Athermal

5、errormodelofaCNClathecenterwasestablished．Incontrastwithothertwomodelingmethods，themode1wasconfirmedtohaveahigherprecision．Keywords：machinetools；thermalerror；timeseriesanalysis；modeling得了良好的效果。但是，其提出的时序建模方法缺0引言少了时序建模的选型判定条件，并且采用单一判定有效实施热误差补偿的前提是建立合适的机床准则难以保证模型的精度

6、。本文在此基础i重点论热误差模型。数控机床热误差形成的原因错综复述了怎样对时序模型进行优化选择，从而为时序分杂，包括机床上各种热源影响、外部环境影响、人为析建模提供选型和定阶依据，使其能够更加有效地影响等众多冈素，而这些影响因素之间又相互干扰应用于热误差建模，并且提高了建模精度。和耦合，因此一般的建模过程需要进行大量的测试1时序分析热误差建模策略和数据采集，而且难以保证建模精度。时序分析方法是一种成熟的动态数据处理方法，它通过对按本研究在图2所示车削加丁中心上进行。通过对时间顺序排列的随时间变化的相互关联的数据序列该车削

7、中心的热误差源、热误差模态分析及温度测进行分析，找出反映事物随时间变化的规律，从而对点优化布置研究后，得出在该车削中心应放置温数据变化趋势做出正确的分析与预报。文献[3]度传感器的四个关键温度测点，这四个关键点的使用时序分析法对数控机床热误差进行了研究并取温度分别是冷却液温度0、X轴丝杠螺母温度0主收稿日期：2O11—03—21；修回日期：2011—04—22基金项目：“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项项目(2009ZX04014—22)作者简介：张琨(1988一)，男，安徽桐城人，上海交通大学机械与动力工程

8、学院硕士研究生，主要从事数控机床热误差补偿方瞄的研究，(Email)wildbird2005@163．COlfl2011年1O月张琨，等：基于时序模型优化选择的热误差建模·37·轴温度和床身温度。由于机床热误差数值与四观测数据。个温度值之间存在着明显的变化趋势，且热误差还=^／P。(=0，1，2，-一，N一1)(3)