数控机床进给系统热误差补偿与建模方法研究

作     者：刘杉 

作者单位：厦门大学 

学位级别：硕士

导师姓名：毕果

授予年度：2022年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 

主      题：数控机床 进给系统 热误差建模 热误差补偿 

摘      要：在机械加工中,数控机床的精度直接决定了产品的精度,因此减小数控机床误差,提高其加工精度具有十分重要的意义。研究表明,数控机床的热误差占总误差的比例达40%-70%对机床精度有重要影响。机床进给系统热误差直接影响其定位精度,不仅随时间变化,还与空间位置密切相关,研究相对复杂。因此,本文针对数控机床进给系统的热特性和热误差建模展开研究,以机床热特性实验及分析为基础,分别从有限元和数据驱动的角度对其进给系统热误差建模方法进行探究,实现对热致误差识别与补偿。具体工作如下:(1)搭建数控机床X轴进给系统热致误差监测平台,设计完成进给系统热特性实验,探究进给速度、负载和行程对系统热特性和热误差分布的影响,并完成变速实验,获取建模所需的实验数据。(2)建立X轴进给系统的有限元分析模型,实现两种不同的热源加载方式,对进给系统的稳态温度场、瞬态温度场和热变形场进行分析,将仿真结果与实验结果进行对比,证明了有限元模型的有效性。并依据仿真模型进一步探究不同进给速度对进给系统热特性的影响,弥补了实验探究中不能了解进给系统整体温度场的不足。(3)对比不同机器学习回归算法,验证了多元线性回归对于温升与热伸长关系建模的优越性,并通过多元线性回归方法分别建立升温和降温阶段的温升-尾端热伸长模型,得到具有较强泛化能力的温升-热伸长模型。(4)实验表明,进给系统在运行行程内的热致误差呈线性分布,因此分别建立升温和降温阶段基于关键测点的多元回归热误差线性模型,并据此对进给系统热致误差进行补偿;针对动态热源导致非线性热误差的问题,利用BP神经网络建立热误差模型,将温度和位置作为输入,对热误差也实现了较高的预测准确率。