欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:52403343
大小:259.85 KB
页数:3页
时间:2020-03-27
《具有丝杠热误差补偿功能的在线检测软件的开发.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第7期组合机床与自动化加工技术NO.72011年7月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueJu1.2011文章编号:1001—2265(2011)07—0063—02具有丝杠热误差补偿功能的在线检测软件的开发岳红新,张鹏程(1.河北工程技术高等专科学校电力工程系,河北沧州061001;2.天津大学机械学院,天津300072)摘要:文章结合丝杠热变形的非线性等特点,采用径向基函数神经网络方法建立丝杠热变形误差模型。同时基于Windows平台开发了相应的补偿软件,该软件可以同时对机床几何误差与主轴、丝杠热误差
2、进行补偿,有效地提高了在线检测精度。软件系统在MAKIN0立式加_T-中心上进行了实验验证.补偿效果明显。关键词:丝杠;热变形;非线性;神经网络;补偿软件中图分类号:TH16;TG65文献标识码:AResearchonThermalErrorCompensationTechniquesofScrewinOn-lineInspectionSoftwareYUEHong—xin一,ZHANGPeng—cheng(1.DepartmentofElectricalEngineering,HebeiEngineeringandTechnicalCollege,Cangzhou
3、Hebei061001,China;2.SchoolofMechanicalEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:Thermallyinducederroroftheballscrewdrivesystemisatime·dependentnonlinearprocess,SOaneuralnetworkmethodisusedtomodelthethermalerrorinthispaper.Meanwhile,thecompensationsoftwarehasbeendevelop
4、edbasedonWindowsoperatingsystem.Themethodcancompensatethermalandgeometricerors.Finally,someexperimentalresearchesareputforwardonMAKINOmachiningcenter.Keywords:ballscrew;thermaldeformation;nonlinear;neuralnetworkcompensationsoftware0引言误差,提高加工中心在线检测精度。1基于RBF网络的丝杠热误差补偿模型随着制造业的发展,机床主轴转速、伺服
5、进给速度和加工精度不断提高,热变形问题变得更加突出。1.1丝杠的热变形误差补偿各种不同类型的机床,热变形误差约占总误差的丝杠受温度影响而引起热变形,即使在同一温30%~50%。在机床系统中,滚珠丝杠的热变形度下,也不是一个定量,而是刀具在丝杠上位置的函直接产生系统的位置误差。由于丝杠高速旋转,热数。同时由于随着加工时间的延长,丝杠温度在变形变的更加严重甚至有时在机床热变形中占主导不断上升,补偿量是一个随加工时间变化(在某一刻地位。因此为了进一步提高机床精度,有必要对是确定的)的动态量。它是关系温度、位置、时间三丝杠的热变形误差进行研究。维空间的变量。我们将测温传感器
6、装在丝杠上的15由丝杠和螺母相对运动产生的热伸长严重影响个固定位置,根据传感器所反馈回来的温度信息,通定位精度,由于机床加工时工况多变,即使是加工条过神经网络模型计算出此刻下刀点丝杠的热变形件相同,由于工件安装位置的变化,其丝杠的热变形量,根据热变形量来对、l,、Z轴的坐标进行修正。状况也不甚一致。文章结合丝杠热变形的特点,采从而消除丝杠温度热变形误差,使机床可以全天保用径向基函数神经网络方法建立了丝杠热误差模持原有的精度和重复定位精度。型。并开发具有丝杠热误差补偿功能的加工中心在1.2RBF网络模型线检测软件,通过补偿机床几何误差,丝杠、主轴热神经网络建模是通过设
7、定特定的网络结构和神收稿日期:2010—12—06作者简介:岳红新(1979一),女,河北衡水人,河北工程技术高等专科学校讲师,天津大学硕士研究生,研究方向为数控技术、误差补偿,(Email)yuehongxin@126.eOll。·64·组合机床与自动化加工技术第7期经元之间的权值及阈值矩阵,建立一个反映该系统特性的非线性模型。径向基函数神经网络(RBF)结构简单、收敛速度快、建模训练时间短,能够根据机床系统热特性建立精确模型,从而对不同温度下的机床误差进行预报。RBF网络的结构为3层,第1层是输入层,由信号源节点组成;第2层为隐含层,神经元个数由所描述的问题
此文档下载收益归作者所有