數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著現(xiàn)代機(jī)械制造技術(shù)的飛速發(fā)展，高柔性、高效率、高質(zhì)量、高精度、高集成和 高智能加工技術(shù)已成為現(xiàn)代機(jī)械制造中最重要的組成部分和發(fā)展方向，并成為提升一個(gè)國(guó) 家工業(yè)發(fā)展水平的重要手段，得到了世界各國(guó)的廣泛重視，進(jìn)而對(duì)數(shù)控機(jī)床的制造、加工 精度提出了越來越高的要求。然而隨著數(shù)控機(jī)床精度的進(jìn)一步提高，熱誤差逐漸成為了影 響數(shù)控機(jī)床加工精度的主要因素。研究表明，在導(dǎo)致機(jī)床變形的眾多誤差源中，機(jī)床的幾 何誤差和機(jī)床各零部件由于受熱發(fā)生變形而引起的熱誤差是影響機(jī)床加工精度最重要的 兩個(gè)因素，分別為機(jī)床全部誤差的20%和45%，且越是精密的數(shù)控機(jī)床，由機(jī)床內(nèi)部與外部 熱源共同作用導(dǎo)致的熱誤差在機(jī)床總誤差中所占的比例越大。隨著現(xiàn)代制造技術(shù)的發(fā)展， 機(jī)床的幾何誤差已經(jīng)得到了有效的控制和補(bǔ)償，其在機(jī)床總誤差中所占百分比已經(jīng)大大 減小。因此在現(xiàn)代精密數(shù)控機(jī)床的生產(chǎn)加工過程中，熱誤差已經(jīng)成為了阻礙數(shù)控機(jī)床加工 精度進(jìn)一步提高的最重要因素。如何減小機(jī)床的熱誤差、改善機(jī)床的加工精度，已經(jīng)受到 世界各國(guó)學(xué)者的廣泛關(guān)注，總體來說，減小機(jī)床熱誤差的技術(shù)主要包括誤差防止技術(shù)和誤 差補(bǔ)償技術(shù)。前者主要依靠?jī)?yōu)化機(jī)床結(jié)構(gòu)，減少熱源生熱；后者主要依靠誤差檢測(cè)以及誤差 反饋補(bǔ)償。在機(jī)床熱誤差補(bǔ)償中，建立高精度的熱誤差補(bǔ)償模型是難點(diǎn)，而選擇溫度測(cè)點(diǎn)的 數(shù)量和位置又是熱誤差建模的基礎(chǔ)。所以合理又可行的溫度測(cè)點(diǎn)選取方案和誤差補(bǔ)償模型 建立顯得尤為重要。
[0003] 通過國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者對(duì)機(jī)床熱誤差補(bǔ)償技術(shù)的大量研究，機(jī)床熱誤差補(bǔ)償技術(shù)已 經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，但目前還未見高水平的熱誤差補(bǔ)償技術(shù)在數(shù)控機(jī)床實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)制 造中大批量應(yīng)用。傳統(tǒng)的方法繁瑣且可執(zhí)行性差，較難獲得合適的溫度補(bǔ)償點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法，本方法在有限 元仿真分析的基礎(chǔ)上基于粒子群優(yōu)化算法，得到熱誤差補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵溫度點(diǎn)，以關(guān)鍵溫度點(diǎn) 處的溫度測(cè)量值作為數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償依據(jù)，簡(jiǎn)化了熱誤差溫度測(cè)量點(diǎn)的選取，有效減 小機(jī)床的熱誤差，提_機(jī)床的加工精度。
[0005] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法包括如下步驟： 步驟一、建立數(shù)控機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)的有限元仿真分析幾何模型，幾何模型建立過程忽略 對(duì)主軸結(jié)構(gòu)影響較小的螺孔，油管，注油孔，細(xì)微倒角、圓角特征，采用簡(jiǎn)單圓環(huán)代替主軸結(jié) 構(gòu)的軸承、軸承套特征； 步驟二、對(duì)建立的幾何模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分和掃掠劃分，主軸結(jié)構(gòu)的主軸、主軸箱復(fù)雜實(shí) 體采用網(wǎng)格劃分，主軸結(jié)構(gòu)的軸承、軸承套簡(jiǎn)單實(shí)體采用掃掠劃分，各部件之間的接觸關(guān)系 選用粘接，各部件的材料根據(jù)機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)實(shí)際材料選定； 步驟三、綜合測(cè)量和計(jì)算主軸結(jié)構(gòu)工作時(shí)的環(huán)境溫度，冷卻液流量，進(jìn)出油溫度數(shù)據(jù)， 以此對(duì)建立的幾何模型施加邊界條件； 步驟四、對(duì)主軸結(jié)構(gòu)布置熱關(guān)鍵點(diǎn)并進(jìn)行溫度測(cè)量，一個(gè)溫度傳感器測(cè)量環(huán)境溫度，三 個(gè)溫度傳感器測(cè)量主軸后端軸承處溫度，十三個(gè)溫度傳感器測(cè)量主軸后端軸承與主軸前端 軸承之間的主軸溫度并間隔布置，三個(gè)溫度傳感器測(cè)量主軸前端軸承處溫度，各熱關(guān)鍵點(diǎn) 依次編號(hào)； 步驟五、對(duì)主軸結(jié)構(gòu)的熱關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行有限元仿真分析，有限元仿真分析結(jié)果作為粒子 群優(yōu)化算法的參數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法篩選出四個(gè)熱關(guān)鍵點(diǎn)參數(shù)，給定目標(biāo)函數(shù)：
式（1)中^為各熱關(guān)鍵點(diǎn)測(cè)得的溫度值，閨為有限元仿真分析中各熱關(guān)鍵點(diǎn)測(cè)得溫度 值的最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)值，I為樣本數(shù)目，分別為篩選的四個(gè)熱關(guān)鍵點(diǎn) 采集的溫度值，％辦分別為有限元仿真分析中最小二乘支持向量機(jī)的正則化參數(shù)和校核參 數(shù)； 步驟六、將式（1)的目標(biāo)函數(shù)最小作為粒子群優(yōu)化算法目標(biāo)，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)參 數(shù)7；.7^73>7；7，^進(jìn)行優(yōu)化，選擇各熱關(guān)鍵點(diǎn)的一部分溫度值和熱變形數(shù)據(jù)作為粒子群優(yōu) 化算法的訓(xùn)練集，選擇各熱關(guān)鍵點(diǎn)再次測(cè)得的溫度值和熱變形數(shù)據(jù)作為粒子群優(yōu)化算法的 檢測(cè)集，給定最大迭代次數(shù)#〃胃、學(xué)習(xí)因子q、最大權(quán)重因子、最小權(quán)重因子 ，群體規(guī)模為每個(gè)粒子的位置六維向量，六維向量分別代表參數(shù)； 步驟七、根據(jù)各熱關(guān)鍵點(diǎn)的當(dāng)前溫度參數(shù)，通過式（1)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值#(|| ，將/(A)與粒子群優(yōu)化算法的當(dāng)前個(gè)體最優(yōu)解的適應(yīng)度值比較，如/(A) 蜂， 則用該粒子的適應(yīng)度值取代當(dāng)前個(gè)體最優(yōu)解，即= /(A); 步驟八、將每個(gè)粒子的最好適應(yīng)度值與全局適應(yīng)度值g&M進(jìn)行比較，如 ,則取,同時(shí)記憶個(gè)體與群體所對(duì)應(yīng)最佳適應(yīng)度值的位置 和gfesi; 步驟九、根據(jù)式（2)和式（3)更新粒子的位置筆::和速度灘，
其中：i為粒子數(shù)，取1、2、3、4~，石為第i個(gè)粒子的位置，吟為第i個(gè)粒子的飛行速 度，G為第i個(gè)粒子在第d維的飛行速度，箱:為第i個(gè)粒子在第d維的個(gè)體最優(yōu)解，&為 全部粒子在第d維的最優(yōu)解，k為迭代次數(shù)，cl和c2為學(xué)習(xí)因子，取值在[0, 2]區(qū)間，rand() 為0到1的隨機(jī)數(shù)，:揀為權(quán)重因子； 步驟十、重復(fù)步驟六至步驟九，直至每個(gè)粒子的適應(yīng)度值隨著迭代次數(shù)的增加而收斂 至設(shè)定值，其浮動(dòng)范圍小于0. 1%，，選擇收斂速度最快的一組粒子并輸出結(jié)果，得到最優(yōu)的 四個(gè)熱關(guān)鍵點(diǎn)的序號(hào)、溫度值和各個(gè)方向的熱形變量； 步驟十一、選取最優(yōu)的四個(gè)熱關(guān)鍵點(diǎn)的參數(shù)作為熱誤差補(bǔ)償?shù)膮?shù)，數(shù)控機(jī)床控制系 統(tǒng)建立誤差補(bǔ)償模型，數(shù)控機(jī)床控制系統(tǒng)根據(jù)熱誤差補(bǔ)償參數(shù)通過誤差補(bǔ)償模型對(duì)主軸結(jié) 構(gòu)的熱誤差作出補(bǔ)償。
[0006] 進(jìn)一步，上述各熱關(guān)鍵點(diǎn)的溫度傳感器是磁力吸附的PtlOO溫度傳感器。 由于本發(fā)明數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法采用了上述技術(shù)方案，即本方法對(duì)數(shù)控機(jī)床主軸 結(jié)構(gòu)建立有限元仿真分析幾何模型并作簡(jiǎn)化處理，根據(jù)主軸結(jié)構(gòu)的工作狀態(tài)及工作環(huán)境， 加載合理的邊界條件，將簡(jiǎn)化后的幾何模型進(jìn)行熱力學(xué)和靜力學(xué)的有限元仿真分析，在分 析結(jié)果中取出一定數(shù)量點(diǎn)的溫度以及熱變形量，將這些數(shù)據(jù)用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行篩選， 最終選取最優(yōu)的四個(gè)點(diǎn)的溫度值作為數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償參數(shù)并建立誤差補(bǔ)償模型，實(shí)現(xiàn) 數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償。本方法在有限元仿真分析的基礎(chǔ)上基于粒子群優(yōu)化算法，得到熱誤 差補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵溫度點(diǎn)，以關(guān)鍵溫度點(diǎn)處的溫度測(cè)量值作為數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償依據(jù)，簡(jiǎn)化 了熱誤差溫度測(cè)量點(diǎn)的選取，有效減小機(jī)床的熱誤差，提高機(jī)床的加工精度。
【附圖說明】
[0007] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明： 圖1為本發(fā)明數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法的流程圖； 圖2為本方法中粒子群優(yōu)化算法的流程圖； 圖3為本方法中主軸結(jié)構(gòu)熱關(guān)鍵點(diǎn)布置示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0008] 如圖1、圖2和圖3所示，本發(fā)明數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法包括如下步驟： 步驟一、建立數(shù)控機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)的有限元仿真分析幾何模型，幾何模型建立過程忽略 對(duì)主軸結(jié)構(gòu)影響較小的螺孔，油管，注油孔，細(xì)微倒角、圓角特征，采用簡(jiǎn)單圓環(huán)代替主軸結(jié) 構(gòu)的軸承、軸承套特征； 步驟二、對(duì)建立的幾何模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分和掃掠劃分，主軸結(jié)構(gòu)的主軸、主軸箱復(fù)雜實(shí) 體采用網(wǎng)格劃分，主軸結(jié)構(gòu)的軸承、軸承套簡(jiǎn)單實(shí)體采用掃掠劃分，各部件之間的接觸關(guān)系 選用粘接，各部件的材料根據(jù)機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)實(shí)際材料選定；其中粘接（Bonded)是分析有限 元中的一種接觸方式，即將兩個(gè)接觸部件綁定在一起； 步驟三、綜合測(cè)量和計(jì)算主軸結(jié)構(gòu)工作時(shí)的環(huán)境溫度，冷卻液流量，進(jìn)出油溫度數(shù)據(jù)， 以此對(duì)建立的幾何模型施加邊界條件； 步驟四、對(duì)主軸結(jié)構(gòu)21布置熱關(guān)鍵點(diǎn)并進(jìn)行溫度測(cè)量，一個(gè)溫度傳感器1測(cè)量環(huán)境溫 度，三個(gè)溫度傳感器2、3、4測(cè)量主軸后端軸承22處溫度，十三個(gè)溫度傳感器5、6、7、8、9、10、 11、12、13、14、15、16、17測(cè)量主軸后端軸承22與主軸前端軸承23之間的主軸溫度并間隔布 置，三個(gè)溫度傳感器18、19、20測(cè)量主軸前端軸承23處溫度，各熱關(guān)鍵點(diǎn)依次編號(hào)； 步驟五、對(duì)主軸結(jié)構(gòu)的熱關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行有限元仿真分析，有限元仿真分析結(jié)果作為粒子 群優(yōu)化算法的參數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法篩選出四個(gè)熱關(guān)鍵點(diǎn)參數(shù)，給定目標(biāo)函數(shù)：
式（1)中^為各熱關(guān)鍵點(diǎn)測(cè)得的溫度值，^為有限元仿真分析中各熱關(guān)鍵點(diǎn)測(cè)得溫度 值的最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)值，I為樣本數(shù)目，分別為篩選的四個(gè)熱關(guān)鍵點(diǎn) 采集的溫度值，分別為有限元仿真分析中最小二乘支持向量機(jī)的正則化參數(shù)和校核參 數(shù)； 步驟六、將式（1)的目標(biāo)函數(shù)最小作為粒子群優(yōu)化算法目標(biāo)，采用粒子群優(yōu)化算