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基于深度学习的热误差建模文献综述

 2020-04-14 05:04  

1.目的及意义

1.1研究目的及意义

数控机床用于精密零件和高端装备的加工,在航空、航天及高端装备制造业中有着广泛的应用,由于其热源较多和结构复杂,受环境温度和加工过程影响很大,且其驱动系统所需的功率大,零部件发热严重,数控机床的外部热源和内部热源发热会导致机床零部件产生热变形,热误差是影响数控机床加工精度的主要误差之一,占机床总误差 40~70%,而且当对机床加工零件精度的要求越高时,热误差所占总误差的比重越大。作为影响机床加工精度的主要误差,热误差严重影响其加工精度。

21 世纪以来,随着科技的迅猛发展,各支柱产业对机械高端产品精度要求日益提高。与普通机床相比,重型机床加工精度受到机床热变形的影响更加显著。这主要是由重型机床的特点决定的,即行程大、垂直高度高、加工负载变化大、自身和被加工工件复杂庞大等。重型机床热交换表面积大,环境温度分布和温度波动会带来较大的机床空间位姿变化。同时,环境温度受着气温变化的影响,不论冬夏气温之差,还是昼夜气温之差对于大型精密零件的加工精度都会产生严重的影响。实践证明,环境温度的变化引起的热变形可以使得加工零件达不到加工精度的要求,对于高达十多米的重型机床而言,其所处空间的环境温度存在明显的温度梯度,能像对普通机床那样简单地选取单一温度测点来代表机床的环境温度。因此有必要研究分析重型机床所处车间的环境温度空间分布规律及其对机床热特性的影响。

目前,降低数控机床热误差的手段方法主要有两大类:

(1)误差预防法:指通过减少误差源或控制误差源的影响因子进而降低原始误差的影响。具体实现方法是,在机床制造和设计过程中,降低各种误差源的影响,例如提高各零部件的制造精度、提高机床部件的刚度以及采用精密装配技术;或者通过控制温度等内外部环境来提高机床的制造精度。

(2)误差补偿法:通过对表现误差及其影响因子进行分析测量,在些基础上建立热误差的数学模型,基于模型的预测结果在系统中加入与现有表现误差相反的人为误差源,从而抵消或降低现有误差,提高机床的加工精度。

鉴于机床加工内外部环境的复杂性和时变性,误差预防法很难达到很好的热误差预防效果,并且与误差补偿法相比,其实施成本比较高,很难大规模的推广和使用。而误差补偿法因其经济有效性已经成为提高机床加工精度的重要方法和手段。本文主要针对数控机床的热误差检测和热误差建模方法进行研究,建立适合于数控机床的热误差预测模型,为后续的热误差实时补偿提供理论和实践基础。

1.2相关领域国内外研究现状

在热误差补偿技术中,采用误差补偿法对数控机床热误差进行补偿的先决条件是要建立一个准确的热误差预测模型,之后根据热误差预测模型的预测结果向数控系统发送实时补偿信号进而实现对热误差的补偿,因此,热误差预测模型的准确性将最终决定热误差的补偿效果。

2003年,韩国的D.S.Lee 等人将 16 个温度传感器布置在一台四轴加工中心上,利用 ICA 建立OBS 热误差模型。

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