基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型.     

基于两自由度H_∞控制策略的泵控液压系统研究

针对泵控液压系统存在的控制精度低和鲁棒性差等问题,提出一种两自由度H∞控制策略。根据泵控液压控制系统的工作原理,采用电液模块功能分区的方法构建其数学模型;引入PID控制器作为串联校正函数,提高系统的响应速度,同时设计反馈控制器及前置滤波器提高系统的跟踪精度和鲁棒性;在泵控液压系统的物理模型上对两自由度H∞控制器进行仿真研究,仿真结果表明所设计的控制器具有良好的跟踪精度和鲁棒性,并对其进行实验研究。实验结果表明,与PID控制器相比,采用两自由度H∞控制器时系统的跟踪误差从3.84%~4.64%降低至0.22%~0.42%,同时对外界扰动具有更好的鲁棒性。可见,所提出的两自由度H∞控制器可用于复杂工况下泵控液压系统的实际控制。     

数控机床电主轴热敏感特性分析及试验研究

建立了数控机床电主轴的热动力学模型,基于热动力学理论对电主轴系统的热源分布及温度场的传热特性进行分析.采用互相关和互信息量算法研究了数控机床电主轴系统的热敏感特性,分析了温度场对热变形的影响规律及耦合特性,结果表明电主轴系统存在热敏感区域并具有热漂移特性.通过在热敏感区域内筛选温度敏感点从而建立热误差预测模型,实现了对电主轴轴向和径向热变形建模和预测.以YK73200数控齿轮磨床为试验平台开展了电主轴系统的热敏感特性试验.通过对磨床电主轴系统热变形预测值与实测值进行分析和对比,验证了电主轴系统热敏感区域温度与相应热漂移之间的内在关系模型,试验结果为开展精密数控机床热误差补偿技术研究提供理论指导和实验基础.     

基于粒子群算法与BP网络的机床主轴热误差建模

为了避免基于反向传播(BP)神经网络的主轴热误差模型精度低、通用性不强和收敛性较差等缺点,利用模糊聚类理论与相关分析法对温度变量进行优化,并且选取热敏感点以挖掘温度变量与热误差间的相关性,降低温度变量间的耦合性.利用粒子群优化算法(PSO)将预测输出与期望输出间误差平方和的倒数作为个体适应度函数,将个体头部分与身体部分的表现码分别映射为网络的隐含层节点数、权值和阈值,实现了对BP网络的拓扑结构的有效优化,通过跟踪个体极值和全局极值实现了粒子群个体速度与位置的更新.分别建立了基于BP和PSO-BP网络的热误差模型,以精密坐标镗床主轴为研究对象,采用五点法对高速主轴热误差进行测量.结果表明,PSO-BP模型可实现不同工况下主轴空间位姿状态的高精度预测,验证了测量及建模方法的有效性.     

基于分形理论及蒙特卡罗法的电主轴热特性分析

为了在设计阶段解决高速主轴在实际加工中因温升过高而突然失效问题,构建了主轴热-结构耦合有限元瞬态分析模型.提出了基于接触角迭代法的滚动轴承生热功率求解方法,利用电动机效率分析法求解其生热功率.引入分形理论与蒙特卡罗方法计算结合面间接触热导,有效避免了统计学方法的不准确性与实验法通用性不强的缺陷.由雷诺数判定冷却液流动状态,并依据努赛尔数计算出主轴不同部件的对流换热系数.将上述边界条件施加到有限元模型中,对主轴温度场与热变形进行仿真.结果表明,高速主轴热特性建模方法正确,并能准确预测主轴温度场分布和热变形.     

机床热误差的检测与建模方法

热误差作为影响机床加工精度的主要因素,通过误差补偿可以对其进行有效控制.在误差补偿法中,获得机床热误差并建立热误差模型是整个补偿过程的核心与关键.综述了机床热误差的检测方法和建模方法,包括直接、间接检测法,和多元回归分析法、人工神经网络法、支持向量机法、灰色系统理论法及贝叶斯算法.并结合目前的研究现状,展望未来的发展.     

机床热特性研究

机床热误差严重影响机床的加工精度,必须对其加以控制,在研究机床的热误差时,首先需要明确机床的热特性,该工作可以为后续热误差建模提供模型输入值.主要综述了机床热误差的来源、机床温度场的获取方法、温度传感器布置策略及常用温度测点优化方法,同时对上述研究中的方法进行了优缺点分析,并结合目前的研究现状,展望了未来的发展.