多軸數(shù)控機(jī)床準(zhǔn)靜態(tài)空間誤差建模及誤差辨識(shí)方法研究.pdf

1、隨著我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的深入發(fā)展，各行業(yè)對(duì)精密機(jī)械產(chǎn)品的需求量不斷攀升。數(shù)控機(jī)床作為制造業(yè)的基礎(chǔ)裝備，其加工精度直接影響工件的品質(zhì)。因此，數(shù)控機(jī)床加工精度一直是學(xué)術(shù)界和工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。然而，精度和誤差是一對(duì)相互矛盾關(guān)系，揭示數(shù)控機(jī)床各種誤差產(chǎn)生的機(jī)理、研究誤差建模及控制方法是提高數(shù)控機(jī)床加工精度亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問題。為了解決上述問題，本論文深入研究多軸數(shù)控機(jī)床準(zhǔn)靜態(tài)空間誤差建模及誤差項(xiàng)檢測(cè)辨識(shí)方法，并結(jié)合機(jī)床實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出方法的

2、正確性和可行性。本論文的主要研究工作和成果如下：
　?。?）提出一種基于增量矩陣的空間誤差建模方法：采用增量的形式探討機(jī)床相鄰體間的實(shí)際坐標(biāo)變換，通過疊加相鄰體間位姿引起的誤差求解機(jī)床總空間誤差，為直觀識(shí)別多軸數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵誤差源提供依據(jù)。基于所提出的建模方法，利用微分法建立了數(shù)控機(jī)床誤差靈敏度分析模型，為數(shù)控機(jī)床精度分配、局部誤差補(bǔ)償提供理論依據(jù)。采用所提出的建模方法，建立了三軸數(shù)控機(jī)床和五軸 RTTTR型數(shù)控機(jī)床空間綜合誤差模型

3、，并對(duì)兩種數(shù)控機(jī)床進(jìn)行誤差靈敏度分析。
　　（2）設(shè)計(jì)多軸數(shù)控機(jī)床移動(dòng)軸和旋轉(zhuǎn)軸誤差檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，建立了誤差辨識(shí)模型：利用球桿儀將旋轉(zhuǎn)軸位移誤差和轉(zhuǎn)角誤差進(jìn)行分開測(cè)量辨識(shí)，以RTTTR型五軸聯(lián)動(dòng)機(jī)床的A、C軸為研究對(duì)象，采用軸向和徑向測(cè)量法測(cè)量辨識(shí)位移誤差；結(jié)合A、C軸的具體特點(diǎn)，分別設(shè)計(jì)了兩軸轉(zhuǎn)角誤差檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，建立了轉(zhuǎn)角誤差辨識(shí)模型。針對(duì)激光干涉儀九線測(cè)量法對(duì)測(cè)點(diǎn)要求嚴(yán)格、誤差項(xiàng)計(jì)算值含累積誤差、直線度測(cè)量值含垂直度問題，提出改進(jìn)措

4、施并建立新的移動(dòng)軸誤差辨識(shí)模型。對(duì)五軸龍門機(jī)床 QLM27100-5X開展移動(dòng)軸誤差檢測(cè)辨識(shí)，探討三軸移動(dòng)引起的空間幾何誤差和熱誤差分布，并對(duì)空間幾何誤差進(jìn)行靈敏度分析，驗(yàn)證了所提出的誤差辨識(shí)方法的可行性。
　?。?）建立了多軸數(shù)控機(jī)床進(jìn)給軸幾何誤差支持向量機(jī)模型和基于熱變形修正系數(shù)的位移熱誤差模型：基于多軸數(shù)控機(jī)床進(jìn)給軸幾何誤差測(cè)量數(shù)據(jù)樣本少、非線性強(qiáng)的特點(diǎn)，建立移動(dòng)軸和旋轉(zhuǎn)軸幾何誤差支持向量機(jī)模型；針對(duì)當(dāng)前研究忽略移動(dòng)軸軸向和

5、徑向熱變形系數(shù)不一致、對(duì)熱誤差特性把握不全面的問題，從分析移動(dòng)軸熱變形機(jī)理著手，考慮晶體材料線膨脹系數(shù)和體膨脹系數(shù)的關(guān)聯(lián)性，從理論上修正絲杠軸向和徑向熱變形公式，根據(jù)移動(dòng)進(jìn)給系統(tǒng)溫度場(chǎng)非均勻性特點(diǎn)，建立基于熱變形修正系數(shù)的定位熱誤差和直線度熱誤差模型；以五軸龍門機(jī)床QLM27100-5X的移動(dòng)進(jìn)給系統(tǒng)為研究對(duì)象，驗(yàn)證了兩種模型的精度。
　?。?）提出基于最優(yōu)閾值的溫度變量分組方法，以分組得到的典型溫度變量作為建模自變量，建立主軸熱

6、誤差分片逆回歸模型：以模糊聚類和相關(guān)性分析為基礎(chǔ)，提出一種基于最優(yōu)閾值的溫度變量分組方法，解決熱誤差建模中溫度變量分組過于依賴經(jīng)驗(yàn)的問題；基于該方法獲取最佳建模溫度變量，提出分片逆回歸熱誤差建模方法，解決了當(dāng)前常見的熱誤差回歸模型函數(shù)形式固定、做長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí)精度不高的問題，提高了熱誤差模型的泛化性和外推能力；采用所提的方法，對(duì)臥式加工中心 MCH63進(jìn)行溫度變量分組，找出最佳溫度變量用于主軸熱誤差分片逆回歸建模，分析顯示模型精度良好。