数控机床热特性（共8篇）
数控机床热特性 篇1
在机械器件的加工过程中, 长期处于运转状态的数控铣床, 由于摩擦生热, 切削产热, 高温下作业, 热能辐射等因素影响着工艺系统, 使得作业区域温度较高, 机床夹具等机械工具因为温度过高导致形状变异, 加工器件与刀具的相对位移受到了影响, 形成加工成品存在着较大的误差, 影响到了加工的准确度。据有关调查数据显示, 在零件的精确加工过程中, 因为热能导致器件变形形成的误差占到总误差在0.4到0.7之间。所以由于温度过高造成加工精度不准确, 数控机床整机的主要部件变形, 从而降低了加工效益, 是目前机床设计过程中亟需解决的问题。下面将对有限元方法的数控铣床整机热特性作进一步阐释:
1 数控铣床整机的主要组成部分概述
数控铣床主要应用于各箱子形状类和板状类零件的加工。基础结构主要包含夹具和刀具, 夹具的选用主要是以生产零件批量的大小为原则。刀具主要是根据加工零件的材质、形状, 以及自身的切削性能为原则选用。除了以上基础结构以外, 它的机械结构还包括主传动系统以及进给传动系统, 主要是为了实现工件可以顺利回转、定位, 有助于特定部件的运行和辅助功能的实现, 辅助功能系统主要包含液压系统, 气动系统, 冷却系统和一些特殊装置系统, 例如排屑防护庄装置。在刀具的破损监督, 精确度检测, 和监督控制等装置, 都是为了完成数控铣床的各类自动反馈功能的有效使用。数控铣床根据主轴的布置形式可以分为数控立式铣床, 数控卧式铣床和数控龙门铣床三类。立式铣床的加工原理是进行三坐标联动的, 在数控立式铣床中占大部分, 其主要特征是主轴与机床的工作面呈垂直状, 便于工件装夹, 有利于加工过程的监视, 但是排屑不那么顺畅, 一般情况下, 工作台是不移动的, 没有升降装置, 通过主轴箱进行上下运动, 平衡主轴箱的质量, 控制主轴中心线与柜面的距离来保证机床的刚性。卧式数控铣床则使主轴轴线平行于工作台面, 此款铣床与立式的相反, 加工过程中不便于观察, 排屑非常顺畅, 此款铣床基本上都会配备回转工作台以及万能数控转盘, 使得加工零件的侧面的连接性的轮廓都可以很好的呈现, 并且可以在一次安装过程中实现。数控龙门铣床是大尺寸的数控铣床, 它是左右呈对称状的双立柱结构, 这种结构可以保证机床整体的刚强性, 数控龙门铣床包含工作台移动和龙门架移动两种类型, 主要是依据各类零件的尺寸的大小设计的。
2 数控铣床的工作原理简述
数控铣床主要包含以下三个大的部分, 下面将对其数控铣床的工作原理进行简要的分析:
首先, 数控系统是数控铣床的核心部分, 它是实现自动加工功能的主要控制系统, 主要是对位置、角度、速度的机械承载量进行控制包括对数据计算的控制以及时间的逻辑顺序进行控。插补模块是置于主控制器内的, 根据接收到的零件程序, 通过一系列解码之后, 反馈各类信息。
其次是伺服驱动和位置检测系统。它是连接数控装置和机床本身的主要装置系统。伺服电动机的动力系统是驱动控制装置, 伺服驱动接收到数控系统的指令之后, 与位置装置反馈的信息进行比较, 经过驱动控制系统放大之后, 驱动电动机开始运转, 如果发生偏差, 会通过指令将信息输出。
最后是辅助装置。辅助装置主要包含自动换刀, 工件的固定装置, 液压控制体系以及润滑装置等。数控铣床的主体部分是机床本体, 它主要包含床身, 工作台以及主轴箱等部分。数控铣床的主要特征是自动化, 不需要对其进行人工调整以及补给。
3 基于有限元方法的数控铣床整机热特性分析
3.1 数控铣床整机有限元模型
在前面详细阐述了数控铣床的类型以及工作原理, 因为其结构以及原理的复杂性, 基于有限元的热特性分析需要建立模型, 简化其复杂的结构, 主要的简化方式便是对20节点体单元划分网格。通过有限元的方法对整机进行热特性分析主要是处理边界条件, 在处理过程中。主要考虑热源和对流换热两种类型的情况。热源主要包含的是因为主轴承与其他轴承之间的摩擦生热, 对流的形式主要包括主轴箱体表面的自然对流, 主轴冷却装置的强迫对流。在设置基于有限元方法的对流边界条件是, 务必要时刻监控对流换热的实时系数以及机床周围的环境温度, 对于整机以及外表面涞水, 环境温度是保持不变的, 那么对于整机冷却部分来说冷却水的温度便是流体温度, 这个温度是随着时间的变化而变化的。对于数控铣床整机的热特性分析实际上是对主轴的热特性分析, 因为主轴是数控铣床整机中的主要部件。
3.2 数控铣床整机的热特性分析条件
数控铣床的主要作用是针对零件进行铣削工艺, 主要是依靠高速钢材质的立铣刀, 它的直径一般为10或6毫米, 齿数为6或3, 加工碳钢材质的零件时, 其铣削的深度和宽度分别为20毫米和2毫米, 每一个齿数的供给量是0.01毫米, 转动速度为每分钟3500转。假设机床工作台上的能量沿着与某一个方向的区域分布, 并且假设切削产生的总能量其中的十分之一被工作台吸收, 根据以上已知条件可以计算出数控铣床整机的热特性的边界条件, 数控铣床整机材料特性的相关数值:主轴以及主轴钢套的导热系数是48.15, 其他材质的为39.2, 密度分别是469和480千克每立方米。
3.3 数控铣床整机热特性结果分析
当数控铣床主轴转速在3500转每分钟时, 铣床的温度较高的部分主要集中在主轴的前支承部位, 前支承中支承和后支承的温度分别为62摄氏度, 57摄氏度和45摄氏度左右, 在此温度是数控铣床的主轴部分便出现不同程度的变形, 变形比较严重的部分是在主轴箱前面, 变形量在0.143毫米, 直接影响机床加工精度。在另一个转速条件下。主轴的前中后端出现温度会有变化, 进而影响变形量。首先是因为数控铣床轴承个数的不同导致变形量的不同, 其次还有数控铣床主轴直径的不同, 以上两个原因直接作用于轴承的发热量。进一步影响轴承的温度升降和主轴因为热能而导致的变形, 在热变形精度不高的情况下务必要避免因为温度过高导致的机床变形。根据分析所得, 主轴和主轴箱是数控铣床整机热特性分析的主要部分。
3.4 数控铣床整机主轴部分的热特性分析
主轴在加工过程中产生的热量分三部分传递, 一部分是传递给主轴本身以及主轴箱附件等部分, 是主轴整体温度升高, 另一部分是散发到周围空气中, 还有一部分是通过主轴冷却箱带出。那么在建立主轴热特性分析模型时, 需要将主轴以及主轴箱作为一个整体进行分析, 这样得出的分析结果更加切合实际。主轴与冷却水箱是连在一起的, 可以通过水箱的水冷却铣床主轴最终降低温度, 同时水箱是裸露的在空气中的, 可以讲吸收的热量直接散发到空气中, 同时水的温度因为吸收了热量而升高。水箱的水温变高反过来作用于数控铣床主轴。所以同样需要采用有限元的方法对冷却箱以及主轴的热特性进行分析。
在主轴系统中, 它的温度的升高使得冷却水的温度升高, 但是冷却水的温度会因为时间的变化而变化, 所以需要将根据时间的阶段性分析水箱温度的变化。基于在每一个均等的时间段内主轴的冷却的能量守恒的假设, 容易计算出在每一个时间段内水的平均温度, 将上一个时间段内水的温度作为下一个时间段内水的初始温度。大致流程如下描述:首先是计算出水箱冷却部分以及其表面的散热系数, 然后忽略主轴冷却部分的边界条件同时重新设置新的边界条件, 最后进入软件程序计算处理, 再就是得出数据。
冷却水箱水温升降的数学模型的建立是基于两个前提条件的假设:一是假设主轴部分的冷却系统与水箱之间是绝热的, 二是假设冷却水一流进水箱, 立即能均衡水箱温度。基于以上假设建立数学模型, 将时间划分为一个个可计算的时间段, 计算每个平均的时间差的水箱水温, 根据水的密度, 冷却水箱的体积, 表面积等数据, 根据公式以及有限元分析软件计算水温的变化过程。计算结果可得出, 提高数控铣床主轴的转动速度可以使得整机快速达到预定的加工温度。根据数控铣床主轴系统的热特性分析可以得出以下结论
首先, 采用恒温水箱比普通水箱更有利于对铣床主轴进行冷却, 因为普通水箱的温度的变化耗时较长, 不利于需要长时间在加工的零件, 也适用于精准要求较高的数控铣床。其次, 冷却水的流动量之间影响温度升降的时间差, 流动量到达限值时, 冷却的功能就不再起作用, 所以根据不同铣床的加工需求选择适应的水流量。最后, 水箱的体积大小也影响水温, 同样达到一定限值时, 水温变化则不明显, 根据不同的铣床, 水箱体积大小根据需要适当选择。
4 结语
通过对数控铣床整机的热特性分析得知, 不同类型的铣床热特性精度是完全不一样的。通过各类实验和理论分析, 有限元方法对数控铣床整机的热特性分析具有重要作用。铣床型号的不同, 其精度也不一样, 原因在本文中已经有过阐述。在数控铣床整机中, 主轴部分是最容易出现热变形的, 也是出现热变形最严重的部分, 所以, 整机的热特性的分析主要集中于主轴以及主轴冷却箱的热特性分析, 希望对于有限元方法的数控铣床有所帮助。
参考文献
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[3]王建梅, 李德虎等.热轧机轴承系统的热平衡分析[J].太原重型机械学院学报, 2011 (3) .
环路热管工作特性实验研究 篇2
关键词：环路热管 运行特性 过载加速度
中图分类号：TB131 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）06（a）-0043-02
环路热管（Loop Heat Pipe）具有传输热量大、传输距离远、传热效率高、反重能力强等诸多优点，能够解决飞机高热流密度电子设备散热问题。但是飞机、导弹等飞行器及其上的电子设备热控装置需要承受来自各个方向、不同大小加速度载荷，这种过载加速度将导致两相流体传热特性较地面设备都发生很大变化。
国际上对于环路热管的研究已广泛应用于空间技术、电子设备冷却等领域[1]。国内关于环路热管的研究开始于20世纪末，到目前为止国内学者进行了实验研究、数值模拟等大量工作，取得了一定成果[2-3]。但环路热管过载加速度场中的运行特性研究却报道很少。该文通过模拟过载加速度环境研究环路热管的工作性能。
1 实验系统
1.1 实验原理
过载环境采用离心机模拟。实验采用将LHP、冷板散热器封装在工装箱体内安装在离心机上的方案，而将水冷系统的泵、恒温水槽、流量计等放置在地面。过载条件下环路热管工作特性实验系统原理图如图1所示。整个实验系统包括：LHP系统、水循环与冷却系统、加热与控制系统、数据测量与采集系统4部分。
1.2 实验件
实验用LHP为氨-不锈钢双储液器环路热管，其蒸发器和储液器的详细结构如图2所示。毛细芯材料为镍粉，蒸气、液体管线和冷凝器管线均为不锈钢圆管，冷凝器为焊接在紫铜板上的蛇形管道。
1.3 布置方式
LHP的布置方式如图3、图4所示，图中箭头所示方向为加速度方向。
1.4 测温点布置
热电偶TC在管路上的测点分布如图5所示，TC1、TC4布置在储液器1、2上，TC2、TC3布置在蒸发器表面，TC5、TC6、TC7布置在液体管线上，TC8、TC9、TC10、TC11布置在蛇形管上。TC12、TC13为蒸气管线测点。
2 实验结果与分析
2.1 无过载条件下LHP传热性能
图6给出了25 W无过载条件的温度变化。可以看出，在25 W无过载条件下，LHP启动后，蒸发器工作温度不超过33 ℃，储液器1的温度高于储液器2的温度。
2.2 布置方式1传热性能
该布置方式下，旋转台旋转方向与毛细力方向相反。实验加热功率为150 W，过载加速度大小为3 g。LHP传热性能测试结果如图7所示。可以看出，在实验条件下LHP在3 250 s时刻未能到达稳定状态，但是蒸发器表面温度最大不超过35 ℃。储液器1的温度高于储液器2的温度。
2.3 布置方式2传热性能
该布置方式下，冷凝器靠近旋转轴，热管远离旋转轴。实验加热功率为150 W，过载加速度大小为3 g并维持3 000 s。LHP传热性能测试结果如图8所示。可以看出，在该布置方式下，热管未能启动。随着时间的增加，蒸发器、蒸气管线、储液器温度均增大，在整个过载作用过程中，蒸发器表面的温度最大不超过33 ℃。卸载后（离心机停转），蒸发器、蒸气管线、储液器温度均迅速增大，在3 600 s时蒸发器最高温度达到41 ℃。
3 结语
环路热管在过载加速度环境下的传热性能和工作特性与地面上相比有较大不同，实验研究可看出加热功率、加速度、大小和方向都会影响环路热管的工作状态。
参考文献
[1]YF Maydanik.Loop heat pipes[J].Applied Thermal Engineering，2005，25（5-6）：635-657.
[2]J Ku，L Ottenstein，M Kobel，et al.Temperature fluctuations in loop heat pipe operation[J].Aip Conference，2001，552（1）：255-262.
数控机床热特性 篇3
1 加工中心机床整机热特性分析的必要性
对高速高精度加工中心来说,整机的热变形是制约机床加工精度的一个突出问题。由于机床床身、进给系统、导轨、拖板等零部件在运行中所产生的热和热变形对机床的加工精度均产生影响,因此,通过研究机床整机的热性能和热变形分析,确定对整机热性能有较大影响的热源并对其进行有效的控制,为优化机床结构设计提供必要的参考。
2 XH6650型卧式加工中心机床的有限元建模
2.1 机床的CAD模型的建立
XH6650型高速卧式加工中心主要包括床身、立柱、滚珠丝杠(x, y, z方向)、电主轴(B轴)、拖板以及待加工的工件。
床身固定在机床底座上,是机床的基本支撑件,因此床身的结构对加工精度产生较大的影响。
立柱对加工精度也起着很重要的作用,在切削加工中,由于切削力的存在,形成固定振源,使加工精度降低,并在工件表面留下振纹[2]。
在高速加工机床迅速发展的过程中,进给系统速度的提高是实现高速的主要部件之一。经验可知,转速越高,预压越大,则丝杠螺母的稳定温度越高。
此外高速电主轴的热稳定性问题、机床拖板结构的动态性能、工件本身的一些物理特性和加工形状将直接影响到机床的加工精度、精度稳定性和生产效率。
在本模型中为了简化计算,把工件简化为一实心圆柱体,但在机床整机的热分析中也不失其一般性。在对整机主要部件进行分析的基础上,建立了如图1所示的整机CAD模型。
2.2 机床的有限元模型的建立
在整机有限元模型中,对各主要部件作了如下假设和定义:
a) 滚珠丝杠部分。
滚珠丝杠各部分间的结合面传热采用热接触单元模拟,床身总装配与滚珠丝杠之间由滚珠丝杠的支座相连,滚珠丝杠是机床整机的主要热源之一,发热量较大,它与床身总装配之间的热量交换通过在二者之间的结合面间建立热接触单元,定义热接触传导率来描述。
b) 床身及其上各部件,简称床身总装配。
一方面,床身总装配只有床身存在局部热源,在稳态热分析时,床身上各部件间的结合面对它们之间的热量传递影响不大,而床身及其上各部件的热容量会直接影响床身总装配的温度场;另一方面,考虑到机床整机模型的复杂性,因此,此处将床身总装配处理成一个整体,不再考虑其上各结合面间的接触传热。床身与空气间的对流传热系数按自然对流条件给定。
c) 电主轴部分。
由于电主轴在此机床上采用自带的冷却的系统,故在机床上的影响要比滚珠丝杠的小。但在整机中仍是一个不可忽略的热源,它与床身总装配之间的热量交换通过在二者之间的结合面间建立热接触单元,定义热接触传导率来描述。
d) 工件部分。
工件在切削中产生大量的切削热,但由于很大一部分随切屑带走,只有一小部分传入工件与刀具。它与床身总装配之间的热量交换通过与拖板的结合面间建立热接触单元,定义热接触传导率来描述。
按照上述原则建立整机有限元模型,模型采用热实体单元SOLID70,热接触单元对CONTA174和TARGE170。XH6650型高速卧式加工中心的有限元模型如图2所示。
3 机床的热特性研究
3.1 机床的热源与发热量的计算
a) 电主轴发热量计算:
电主轴有两大热源:内置电动机的发热和主轴轴承的发热。在于XH6650型高速卧式加工中心电主轴系统中,其内置电动机的发热量由以下公式计算[4]:
Hf=H·(1-η) (1)
式中:Hf——内置电动机发热量,kW;
H ——电机在一定输出扭矩和转速下的功率, kW;
η ——电机的机械效率。
而电机工作时的功率由其输出扭矩和转速决定,其计算公式如下[3]:
undefined
式中:M——工作时的输出力矩, N·mm;
n ——工作时的转速, r/min。
这样,由式(1)和式(2)即可计算出电机的发热量,并将其转化为当量热载荷施加于XH6650型高速卧式加工中心电主轴系统中有限元模型的电主轴架上,就可以进一步计算其主轴系统的温度场。
b) 滚珠丝杠的发热量:
在XH6650型高速卧式加工中心中有三套滚珠丝杠分别控制着机床在加工过程中的x, y和z方向上的移动与进给。
1) 轴承发热量的计算:
轴承的发热量主要是轴承的摩擦力矩引起的,根据文献[4],轴承的发热量可按式(3)计算:
Hf=1.047×10-4nM (3)
式中:Hf——轴承发热量, W;
n ——轴承转速, r/min;
M ——轴承摩擦力矩, N·mm。
轴承的摩擦力矩又可概括为两部分:负荷项M1和速度项M0之和。
M=M1+M0 (4)
从工程应用的角度出发,人们需要预计一定类型和大小的轴承在一定负荷和转速下的摩擦力矩。试验表明,轴承的摩擦力矩相当离散,它随轴承的种类、型号、负荷大小及转速的不同而不同,即使同一套轴承,随着运转时间的不同,摩擦力矩也会产生变化。因此,计算轴承的摩擦力矩只是在正常工作条件下的近似值。
在诸多的计算速度项和负荷项的经验公式中,用得较普遍的是Palmgren提出的经验公式。Palmgren认为,速度项M0反映了润滑剂的流体动力损耗,负荷项M1反映了弹性滞后和局部差动滑动的摩擦损耗。
当运动粘度v与转速n的乘积>2000cSt·r/min时
M0=10-7f0(vn)2/3dundefined(5)
当vn小于2000cst·r/min时
M0=160×10-7f0dundefined(6)
式中:M0——速度项摩擦力矩, N·mm;
dm——轴承中径, mm;
f0 ——与轴承类型和润滑方式有关的经验常数;
v ——在工作温度下润滑剂的运动粘度(对于润滑脂取基油的粘度)(cSt)。M1按式(7)计算
M1=f1P1dm (7)
式中:M1——负荷项摩擦力矩, N·mm;
f1 ——与轴承类型和所受负荷有关的系数;
P1 ——确定轴承摩擦力矩的计算负荷, N。
这样,由式(5)～式(7)即可计算出滚珠丝杠各个轴承的发热量,将其作为热载荷施加于滚珠丝杠有限元模型的轴承体上,就可以进一步计算滚珠丝杠的温度场。
2) 滚珠丝杠螺母发热量的计算:
滚珠丝杠螺母的发热计算如下,其发热与摩擦转矩T、转速n成正比[5],即:
式中:Q——滚珠丝杠单位时间的发热量, kJ/h;
n———转速,r/min;
T ——摩擦转矩, N·m。
3) 工件与刀具的切削热量:
从切削实验理论可知,切削热量Q与切削速度V、进刀量S、切削深度h的幂函数成正比,即[6]:
Q=CQV(0.2～0.4)S(0.1～0.2)V(0.04～0.1) (9)
式中:CQ——铸铁切削温度系数。
取切削速度undefinedmm;进刀量S为30mm,切削深度h为90mm。
由此可见,切削速度对切削热产生的作用最大,在V, S和h中,首先应选择好V的范围。
3.2 机床的稳态温度场分析
在综合考虑整机的热源后,对整机的稳态温度场计算(环境温度为25℃),得到整机的温度场分布。图3是整机的温度场。
从图3可以看出,机床的温升主要集中在靠近热源的地方,而且对整个机床来看,温度分布也很不均匀。温度最高发生自电主轴上以及丝杠上,达到43℃。与单独的滚珠丝杠相比降了不少,但是温度的影响也不可忽略。
床身的温度基本上没有变化,温升主要存在与丝杠接触的地方,但温升也很小,一般在(2～5)℃。立柱的温升最处处集中在与y轴滚珠丝杠的拖板接触面上,最高温升为33.14℃,在与x轴滚珠丝杠的接触面的温度也有31.517℃。立柱上与y向滚珠丝杠接触的拖板的最高温度为40.915℃,远高于床身上与z向滚珠丝杠接触的拖板的最高温度(32.885℃)。虽然都不考虑这两方向上的导轨副摩擦,但立柱上的拖板直接与电主轴接触,而床身上的拖板通过其上的工作台与工件相连接,另外电主轴上的最高温升(43.139℃)也高于工件的最高温升(39.763℃)。
3.3 机床的热变形分析
图4为整机的热位移的云图,从图中可以看到最大的位移发生在电主轴的端部,达到0.02918mm,主要是由热膨胀而引起的。滚珠丝杠也有较大的位移,丝杠一端的支座仍有明显的热变形,但与单独的滚珠丝杠相比要小得多,一方面是由于机床导轨对丝杠发生弯曲变形的抑制,另一方面滚珠丝杠两端的支座也比单独滚珠丝杠提供更高的约束力。滚珠丝杠的热位移在高速加工中将不可避免地存在,而且随着机床的高速化、高精度、高刚度的发展,这种影响还会加大,所以有必要对热位移进行补偿。
4 结论
对卧式加工中心来说,机床热变形是影响机床加工精度的一个重要因素。通过分析,确定了整机的热源为滚珠丝杠和电主轴以及工件的切削热,其中滚珠丝杠是机床整机的主要热源,而且随着机床的高速化、高精度、高刚度的发展方向,这种影响还会加大,因此对滚珠丝杠的热-力结构耦合分析及优化设计是保证机床加工精度的十分关键的工作。
参考文献
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[6]何振威,全燕鸣,乐有树.基于有限元模拟的高速切削中切削热的研究[J].工具技术,2006 40(3):60-63.
数控机床热特性 篇4
随着科技的进步,机器设备对机械零部件的精度要求日益严格,这就要求数控机床的加工精度也要随之提高。数控机床的各种误差来源中[1],热误差约占总误差的30%~60%[2]。数控机床热误差的补偿技术已经成为提高数控机床加工精度的重要手段之一[3]。使用通用计算机进行误差补偿,实现虽然容易,但成本太高。随着嵌入式技术的发展[4],嵌入式装置以其软硬件可裁剪、成本低、体积小、实时性高和界面友好等特点,受到各个领域的广泛应用。本文以ARM11为实验平台的核心,基于支持向量机建模的热误差补偿方法,对西门子机床进行实验,研究西门子机床的工作平台的热误差与机床各关键点温度的关系,并对机床误差加以补偿。
1 实验平台的设计
1.1 实验平台结构设计
热误差补偿实验平台以ARM11开发板为实验平台的技术核心,软件开发环境主要在Linux操作系统下进行。Linux操作系统采用Ubuntu 12.04系统,主要进行热误差建模、ARM11与各设备的通信编程和热误差补偿程序的交叉编译及移植。在计算机上构建支持向量机模型,并将支持向量机热误差补偿模型写入ARM11开发板中,计算出误差补偿值,并将补偿值发送给数控机床的控制系统进行热误差补偿。
1.2 热误差补偿过程
通过硬件设备通信的设计和数控机床热误差补偿的过程,实验平台可分为3个模块:信号采集模块、数据建模模块和补偿工作模块[5]。实验平台通过数据采集模块和数据建模模块进行温度和热误差的数据采集和建模的工作,通过信号采集模块和补偿工作模块进行数控机床热误差的补偿工作。
数控机床热误差补偿实验平台的总体结构框架如图1所示。
2 硬件设计
本实验平台以ARM11开发板为硬件核心,ARM11开发板采用三星公司研发的一款低功耗、处理速度快、高集成度的RSIC处理器S3C6410为控制核心,OK6410-A是一款以S3C6410为核心开发的ARM11开发板。OK6410-A开发板硬件资源丰富,并集成了多种高端接口,如USB、SD卡、液晶屏、以太网、用户IO接口等,可以满足实验平台所需的通用接口。
ARM开发板的硬件资源有:1)128M字节Mobile DDR内存;2)1G字节NAND Flash(MLC);3)3.5英寸LCD,支持TFT LCD,支持10英寸LVDS液晶屏;4)3个10×2插针扩展口,1个USB Slave接口,1个100M网口。
3 数据采集方案
3.1 温度采集结构的设计
采集机床各个关键部位的温度数据,将采集温度数据和相对应的热误差发送到计算机上进行优化,其优化过程如下:
1)根据机床的结构特点及热源位置进行温度传感器的分布,温度传感器的数量要多于机床热源的数量,且温度传感器的位置应尽可能地贴近机床热源。对温度变量进行模糊分类,将温度变量分组。
2)分别对各组温度变量与热误差进行关联分析,结合实际条件和情况,选取每组与热误差关联度最大的温度变量。将选取的温度变量重新进行最优分组,与热误差进行综合分析,选取最优的几个温度变量。
最后,选出8个温度采集点,分别采集工作平台X轴的电机温度、丝杠温度和丝杠两端轴承温度,工作平台Y轴的电机温度、丝杠温度和丝杠两端轴承温度。
通过对KVC850MA/2立式加工中心的各个位置温度变量的优化选取,确定主要影响数控机床热误差的温度关键点,安装温度传感器,并将数据采集发送到ARM11上,进行热误差补偿,使用DS18B20温度传感器测量各温度测点的温度数据。
由于DS18B20温度传感器自身没有供电设备。因此,当温度传感器测量温度时需要外部设备供电,供电方式有寄生电源和外部电源两种方式[6]。比较两种供电方式,外部供电方式具有可靠性强、抗干扰能力强、接线简单等特点。而且,DS18B20温度传感器的工作电源由VDD直接接入,信号线不需要上拉,不会存在挂载多个传感器时电流供应不足的问题。外部供电方式可以有效发挥DS18B20温度传感器的特点,当电源电压降低到5 V时仍然可以保证温度测量的精度[7]。因此,DS18B20温度传感器采用外部供电方式。
温度采集模型硬件组成:先将8路温度传感器各个接口线通过电路板集合成1路接口线,如图2所示。DS18B20温度传感器的DQ通过ARM11开发板的GPIO接口与ARM11相连接,DS18B20温度传感器的GND与开发板的GND共地,DS18B20温度传感器的VDD与开发板的稳压电源相连接,由稳压电源提供稳定的+5 V电压。并且,DS18B20温度传感器的DQ与开发板的VCC间接一个4.5kΩ的上拉电阻。DS18B20温度传感器与开发板电路连接原理图如图3所示。
3.2 热误差采集设计
热误差通过激光干涉仪进行测量。用激光干涉仪测量机床工作平台的热误差时,激光干涉仪通过三角架固定,一个角锥反射镜安装在机床固定的位置,另一个角锥反射镜和分光镜组合成镜组安装在需测量热误差的机床位置[8]。当机床产生热误差时,测量位置发生偏移,带动分光镜相对于固定的角锥反射镜产生位移,形成变化长度测量光束,导致两光程差发生变化,激光干涉仪通过配套的软件计算出两光程差的变化,就是测量位置的热误差。热误差测量软件运行图如图4所示。
4 系统平台设计
4.1 系统平台的搭建
实验平台的开发分别在Windows和Linux操作系统下完成[9]。在Windows系统,实验平台主要进行数据的接收、存储和运算。计算机接收ARM11开发板发送的温度和激光干涉仪发送的热误差数据,并进行保存。通过MATLAB软件对数据进行支持向量机的训练和仿真,当仿真结果达到理想的效果时,记录支持向量机的阈值、参数C和决策值等关键数据。Linux系统主要运用在ARM11开发板的软件设计上,进行ARM11相应软件的开发和建造支持向量机热误差补偿建模。系统平台的搭建是给热误差补偿实验平台的数据采集、数据分析、构造热误差补偿模型和与其它设备的通信设计等功能提供良好的服务。
4.2 软件设计
软件设计分别在Windows和Linux系统下完成。在Windows系统下,运用C++语言编写温度采集程序,用于接收和保存ARM开发板发送给计算机的温度值。温度采集软件如图5所示。
温度采集软件主要包括串口配置、实时温度显示、数据存储等功能。串口配置主要功能是配置ARM11开发板与计算机通信时一些参数的配置。实时温度显示可以显示8路温度传感器的实时温度。数据存储将接受的温度数据定时地存储到计算机上。
Linux系统的运用,主要是通过QT编写ARM开发板的热误差建模编程、通信编程和应用程序的交叉编译及移植,QT程序主要进行信号转换、温度数据的接收、温度值的计算、发送和显示温度值以及计算和发送热误差补偿量等工作。ARM11开发板热误差补偿软件如图6所示。
ARM11开发板热误差补偿软件可以接收、发送和显示温度传感器发送的温度数据,并可以嵌有不同的热误差补偿模型,能够根据接收的温度数据准确地计算出相应的热误差补偿数据,发送给数控机床加以补偿。并且,热误差补偿软件可以对数控机床的两个轴同时进行热误差补偿。
5 热误差建模
5.1 支持向量机建模
热误差数学模型的预测精准度是热误差补偿研究的重点,支持向量机具有较强的数据并行处理能力、存储能力、容错能力和良好的鲁棒性、有效性。LIBSVM是由台湾大学林智仁教授等开发设计的一个快速有效的SVM模式识别与回归的软件包[10]。LIBSVM工具箱具有C-SVC、nuSVC和nu-SVR等多种模型可以选择,可以良好地预测热误差补偿值。因此,采用LIBSVM进行热误差补偿的数学建模。从测量的数据中抽出15组作为训练数据,剩下的30组作为测试数据,分别对机床的工作平台的X轴和Y轴的热误差进行仿真。
5.2 仿真结果分析
分别将X轴和Y轴的温度和热误差数据导入MATLAB软件中进行运算,分别计算出两轴的热误差预测模型的预测值及残差,结果如图7、图8所示。
从图中可以得出,机床工作平台的X轴和Y轴的热误差得到了良好的补偿。从而证明了实验平台对数控机床的热误差进行了较好补偿。
6 结语
1)设计了一种基于ARM11开发板的数控机床热误差补偿实验平台,将支持向量机模型嵌入到该实验平台。通过对KVC850MA/2立式加工中心的工作平台进行热误差补偿实验,验证了该实验平台的可行性和支持向量机模型预测热误差的精确度。
2)设计了两个软件,温度采集软件接收ARM11开发板发送的温度数据并存储,为热误差补偿模型的建立提供了良好的数据支持。ARM11开发板热误差补偿软件通过嵌入的LIBSVM热误差补偿模型准确地预测出热误差补偿数值并进行补偿,为数控机床热误差补偿实验平台提供实验参考依据。
3)实验平台相对于目前使用较多的计算机而言,具有成本低、通用性强、设计简单、适用于不同的工作环境等特点。因此,该方案具有重要的参考价值和应用价值。
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数控机床热特性 篇5
数控机床热误差控制是精密和超精密加工的基础技术之一[1]。近年来,热误差补偿技术发展很快,最为常用的热误差建模方法为试验建模法,用最小二乘原理进行拟合建模[2,3]。由于热误差具有非线性变化、非正态不平稳分布和多因素交互作用的特性,采用拟合建模方法来精确建立热误差数学模型具有相当的局限性[4,5]。不确定性理论和人工智能的发展给误差补偿技术注入了新的活力,使复杂综合误差的补偿成为可能。人工神经网络的热误差建模方法可取得较好的建模精度[6],但是,神经网络要使模型收敛并获得较好的精度需要大量的训练时间,在某些数据不完整的情况下甚至可能无法收敛,这使得模型的应用受到限制。
基于概率推理的贝叶斯网络是为解决不确定性、不完整性问题而提出的,相对于拟合建模和神经网络建模方法,它在解决复杂设备不确定性和关联性引起的问题上具有很大的优势。本文提出基于贝叶斯网络的热误差建模方法,综合先验知识和样本数据建立热误差模型,并不断根据输入的新数据修正模型本身,具有良好的自适应性和较高的建模精度。
1 贝叶斯网络推理
贝叶斯网络推理是指已知贝叶斯网络中某些变量的取值,计算另外一些变量的后验概率分布的过程。对于具有确定结构的贝叶斯网络,设样本数据中有C1,C2,…,CN共N个事例,则其推理公式如下[7]:
式中,Sh为网络结构;D为一个不存在数据缺失的完整数据样本;θijk为变量Xi 取第k个状态,且其父节点集π(Xi) 取第 j 个状态的概率;N′ijk为Dirichlet分布的指系数,它指定了参数向量的先验分布;Nijk为样本数据D中满足变量Xi 取第k个状态,且其父节点集π(Xi) 取第j个状态的记录个数;ri、qi分别为变量Xi及其父节点可能的取值数目。
特别地,当仅需要对一个节点状态进行预测时,得到一个简化的预测公式。假定已知Xi的父节点状态为j0,要对Xi的状态进行预测,则
其中,
2 热误差分析的贝叶斯网络构建
2.1 基于贝叶斯网络的热误差分析流程
基于贝叶斯网络的热误差建模过程分为三个主要步骤:基于经验知识的先验贝叶斯网络构造;基于样本数据的贝叶斯网络学习与建模;基于贝叶斯网络推理的热误差预测(图1)。先验贝叶斯网络的构造需要先分析产生热误差的因素及各因素间的相互影响关系,以网络结构的形式加以描述,并根据经验知识设定网络的先验概率分布;然后根据贝叶斯网络学习原理处理样本数据,对先验网络参数进行修正,建立适用于具体机床并反映其运行环境随加工进程变化的热误差模型;在此基础上,应用传感器所得的实时测点数据,经贝叶斯网络模型推理计算后得到热误差的预测结果。
2.2 网络结构的构造
机床热误差取决于如加工周期、冷却液的使用以及周围环境等多种因素,全面综合各种因素建立的贝叶斯网络具有很高的建模精度,同时也具有相当的复杂性。为简明起见,考虑到实际数据的采集条件及与热误差之间的相关程度,本文以一个四节点网络为例,选取环境温度变化T0、前轴承测点温度上升量T1、电机测点温度上升量T2三个参数,与主轴轴向热误差D0、径向Y向热误差D1一起,构成网络的节点(变量)集合。根据变量之间的因果依赖关系,构造如图2所示的网络结构。显然,对于给定的父节点集合π(Xi),Xi与该网络中其他变量条件独立,符合假设要求。
2.3 数据预处理及变量域的设定
热误差监测过程中采集到的参数值取值是连续的,要进行贝叶斯网络学习和推理,必须将它们离散化。对于变量Xi,设其值域Vi=[lowi, upi),将其进行等距划分为Vi={[Ci0, Ci1)∪[Ci1, Ci2)∪…∪[Ci(k-1), Cik)},其中 lowi=Ci0<Ci1<Ci2<…<Ci(k-1) <Cik=upi,记[Ci(j-1), Cij)为xij, j=1,2,…,k,则{xij|j=1,2,…,k}即为变量 Xi离散化后的状态域。
设L为xij的区间长度,即L=Cij-Ci(j-1),则L的选取应满足如下两个要求:①精度要求。贝叶斯网络推理根据变量各个状态的概率大小来确定变量的取值,因此状态区间长度直接决定了能够达到的建模精度,在本文中,取状态区间的中值作为推理计算的结果,因此区间长度应与所要求的预测精度具有相同的量级;②性能要求。贝叶斯网络的计算复杂度为nlm,其中,n为节点数量,m为网络中所有节点的平均父节点个数,l为每个变量的平均状态数。在网络结构确定的情况下,n和m均确定,则此时计算复杂度将随l的增大而显著增加。在满足精度要求的前提下,通过增大区间长度来减少变量的状态数目是降低计算复杂度的有效途径。
综合上述两点,从变量状态域的设定关系到建模的精度和计算所需的时间,应根据具体的应用需求来决定。对于精度要求较高的预测,可采用逐步求精的分层计算方法,通过缩小变量的值域范围来实现。
3 实测数据的热误差贝叶斯网络建模
3.1 数控机床热误差建模实验
对一台XHK-714F数控加工中心进行热误差建模实验。机床主轴热变形数据通过激光位移传感器(LK-150H)采集。温度场测量系统由16个智能温度传感器、ARM7嵌入式系统平台(FS44B0XLII)以及液晶显示单元组成,如图3所示。
3.2 数据分析及热误差预测
在相似条件下多次重复测试加工中心连续150min空载运行过程中的温度上升量与主轴热误差情况,共取得30组数据。以t=20min时刻的热误差预测过程为例,表1列举了该时刻的部分实测数据。
对数据中各变量数值进行统计分析,得到它们的数字统计特征值,如表2所示。在此基础上确定变量的状态划分界限表,见表3。根据状态域的设定,统计样本数据落在各状态域中的数量,
进一步由式(2)计算热变形在各区间的概率分布,式中的Dirichlet分布的指系数表明了贝叶斯网络的先验分布,其初始值可由领域专家给出,在本文中对其简化处理,令N′ijk =1。分析结果如表4所示。其中Pk=θijk(k=1, 2,…,6)分别表示热误差各状态域的条件概率。可知在 t=20min时刻,轴向热误差处于区间[0.0110,0.0120)(本文中统一使用左闭右开区间)的概率最大,因此取该区间的中值11.5μm为模型预测值。类似的,径向热误差的模型预测结果为6.4μm。
3.3 结果分析及与其他方法的比较
按照上述方法一次计算各采样周期的测量数据,获得机床连续运行150min的热误差模型,图4、图5所示分别为轴向和径向热误差建模。为进一步验证贝叶斯网络建模方法的有效性,分析建模结果与实测值的平均绝对百分比误差δ,其定义如下:
式中,li和
将贝叶斯网络建模(BN)结果与经典最小二乘法(LS)建模结果进行比较。表5给出了两种方法在16个温度测点、150个时刻采用数据输入的比较结果。由表5可以看出,在相同测点数量的情况下,贝叶斯网络模型精度比最小二乘法建模精度有显著提高。
(b)残差比较
(b)残差比较
4 结论
(1)基于贝叶斯网络的建模方法有别于传统的拟合建模,从数据的概率分布出发,一方面用图论的语言直观表达产生热误差的各种因素间的因果依赖关系,另一方面又按照概率论的原则对各因素间的内在关联进行分析、利用,降低推理预测的计算复杂度,最终根据目标变量的概率分布得到预测结果,方法具有直观性和较高的建模精度。
(2)基于贝叶斯网络的建模兼顾先验知识和样本数据,当样本量较小时,先验知识起主导作用,而随着样本量的增长,预测越来越多地依赖于数据,这符合一般的认知规律,同时随着数据的更新,推理过程可以反映机床加工过程中的工况变化,不断修正建模结果,具有自适应性。
(3)实测数据表明了建模的有效性。基于贝叶斯网络的建模方法在高采样频率时,对网络节点数量多、结构复杂的系统进行建模具有较大的计算量。目前,随着面向时序数据的动态贝叶斯网络[8]的提出,这一问题有望得到改善,这也是本文进一步研究的重点。
摘要：为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出基于贝叶斯网络的数控机床热误差建模方法。贝叶斯网络热误差模型用图论的语言系统地描述产生热误差的各种因素间的因果依赖关系,在此基础上进行概率推理,按照概率论的原则对各因素间的内在关联进行分析、利用,降低推理的计算复杂度,最终根据热误差值的区域概率分布得到建模结果。模型兼顾先验知识和样本数据,随着数据的更新,模型能够反映机床加工过程中的工况变化,不断修正建模结果。对数控加工中心进行建模实验,结果表明,基于贝叶斯网络的建模方法具有表达直观、建模精度高和自适应的特点,能有效描述机床热误差。
关键词：贝叶斯网络,热误差,数控机床,预测,补偿,建模
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数控机床运动质量特性故障分析 篇6
1. 位置偏差过大
这一类故障是属于机械运动质量问题, 实际就是进给伺服系统位置环中的问题。位置偏差是通过位置环中位置偏差计数器输出的, 即由来自光电编码器反馈的工作台实际运行距离的脉冲 (包括脉冲个数和频率) 与来自数控系统向各传动轴发出的指令脉冲 (个数和频率) 比较得出的。这个偏差数的大小反映数控系统要求某轴运行的距离还有多少没有走或走过了多少。为使位置偏差不至于超出机床各轴需要的形状位置公差, 所以数控机床对这个参数的大小进行了限制。这要靠参数的设定来解决, 而这个设定的参数值与加工零件的位置与形状的精度有密切关系。这个参数值是可以修改的, 这种情况往往是在参数设置不合理或参数丢失时才采用这种修改参数的办法。出现位置偏差过大而报警的可能原因有以下几点。
(1) 进给伺服电机转速不够。如果伺服系统的给定速度是不变的, 而电机转速不够, 那可能是电源电压不够, 或伺服变压器给出的电压不够。若电动机给定电压小, 这时应考虑电源电压是否缺相, 是否电压值已超出了10%～-15%的运行范围, 三相电源是否对称等, 这可以通过万用表测量。
如不是上述问题, 那应考虑电动机是否有问题。如电动机电刷是否接触良好、电动机换相器表面是否光滑、电动机是否有转动不灵活的地方、轴承是否破碎、润滑是否良好等。
(2) 负载是否有问题。如切削量过大或机床本身机械摩擦力过大等都会造成电动机丢步。
(3) 伺服板和触发板故障。伺服板的速度调节器的输出值是否有问题, 能不能通过调节速度增益来解决。因为速度增益加大就是比例积分调节器的比例放大系数加大, 这样就可以在相同的给定值下使电动机转速加大一些, 但同时也要考虑整个调节器板是否有问题, 可通过换板法来确定调节器是否有问题。
(4) 光电编码器的反馈电缆是否正常。这可以通过把编码器的反馈脉冲送入示波器观察而定。
(5) 检查各接线端子、插头是否松动。
2. 零件的加工精度差
加工复杂曲线零件时发现加工精度差, 这主要是各轴之间的进给动态跟随误差没有调好。机床使用一段时间后, 机床各轴传动链发生变化 (如丝杠间隙、螺距误差、轴向窜动等) , 这几种原因可通过重新调试及改变间隙补偿量等来解决。
如果各轴动态因误差太大而报警, 可从以下方面检查:伺服电动机的转速是否过高;相应的模拟量输出锁存器是否正常;位置反馈电缆插接是否良好;该轴模拟量输出增益电位器是否良好;脉冲编码器是否良好;该轴伺服模块是否正常等。
3. 在两轴联动铣削圆周时圆度超差
圆度超差有两种情况:一是圆的轴向变形, 二是出现斜椭圆, 即在45°方向上的椭圆。
(1) 圆的轴向变形。其原因是机械未调整好而造成的轴向定位精度不良或是丝杠间隙补偿不当等, 从而导致每当过象限时就产生椭圆。
(2) 斜椭圆误差。对这种故障要按下述方法诊断排除:各轴的位置偏差太大, 可调整位置环增益来排除;旋转变压器或感应同步器用的接口板没有调整好;机械传动副间隙太大或间隙补偿不合适。
4. 机床运动时超调引起位置精度和加工精度不良
可能的原因有:加减速时间太短。如果电机电流已饱和, 可适当延长速度变化时间, 即适当增加加减速时间常数;伺服电机与丝杠间的联结松动或刚性太差, 可适当减小位置环增益。
5. 故障实例分析
机床类型:数控车床
故障现象:数控车床在工作过程中, 被加工零件的尺寸有规律地逐渐变化 (由小到大或由大到小) , 每次的变化量基本是一个定值, 但如果调整机床快速进给速度后, 这个变化量的值也会改变。
故障诊断:这种现象往往产生在伺服电动机与滚珠丝杠间用连轴器直接连接的机床上。由于伺服电动机与滚珠丝杠之间的弹性联轴器没有锁紧, 使丝杠轴头与电机轴头之间产生相对滑移扭转, 这样就造成进给尺寸或小于或大于程序的规定值, 使零件尺寸逐渐变化。
解决方法:设法锁紧联轴器。目前大部分机床都采用弹性锥形套联接, 如果锥形套涨开后摩擦力不足, 就会产生滑动扭转现象。此时数控系统并不产生报警。因为电动机转动正常, 编码器反馈也正常。一旦机床出现这种情况, 仅仅依靠拧紧螺钉的方法未必有效, 建议将锥形套切开一条缝再装入, 这样会立即见效。
参考文献
[1]李诚人.现代机电控制系统[M].西北工业大学出版社.
数控机床伺服特性调试技术研究 篇7
数控机床进给伺服系统是以机床移动部件的位移和速度作为控制量的自动控制系统,其作为数控机床的重要组成部分,在很大程度上决定了机床的加工精度、表面质量和生产效率。要实现高速度、高精度伺服控制的要求,除了本身具有一套高精度的信号测试装置和控制器外,还需要进行伺服特性调试,使伺服参数与机床机械特性相匹配。伺服特性调试对数控机床的性能发挥起着非常关键的作用。
三菱伺服驱动器的控制数据D/A输出功能,可用于调试时了解伺服系统状态。本文基于此功能,开发了用于伺服参数调整的测试分析系统,通过采集机床运动过程中的运动参数,研究三菱伺服参数调整效果的定量评估方法。
1 三菱数控系统伺服调整基本原理
三菱伺服系统采用如图1所示的三环控制方式。在三环结构中,电流环是电机控制的基础控制环,速度环是决定系统响应的控制环,位置环是决定系统控制平稳性的控制环。三环结构可以使伺服系统获得较好的动态跟随性能和抗干扰性能。通过调整各环路增益,调节系统响应速度。控制时内环比外环响应速度快,则控制稳定。
伺服系统的调整主要是对系统的各环路增益进行的适当调整,当增益较低时,影响系统的响应速度;当增益较高时,系统具有较快的响应速度,但过高的增益将使系统的稳定性和抗噪声能力下降,从而影响到系统的性能。因此,伺服系统的调整实际上是一个寻求系统各项性能的相互平衡并使整体性能最优的决策过程[1]。
2 数控机床伺服系统组成
本文研究的系统包括两个方面:①作为伺服调整对象的数控机床;②用于伺服参数调整的测试系统。
2.1 数控机床
我实验室开发的XH7132加工中心综合试验台由机床和数控系统试验台两部分组成,机床部分是XH7132加工中心,进给系统机械传动部件采用滚珠丝杠,通过联轴器和电机轴直接联接,导轨采用直线导轨。电机采用交流伺服电机HF104S-A51,安装有旋转编码器SOE104。试验台由三菱数控系统组成,包括人机界面、数控单元M64S、24V直流电源PD25B、I/O单元、伺服驱动器MDS-R-V2-4040、主轴变频器MDSBSPJ2X-55以及低压电器等。试验台还配置了台式电脑,通过RS232总线和系统进行通讯,Para Guider软件方便CNC与PC的数据通讯,GX Developer可进行PLC编程。
2.2 测试系统
三菱MDS-R-V2伺服驱动器中内置有各种控制数据的D/A输出功能,通过特定的参数设置,可以输出位置、速度、电流等信号,通过采集、分析这些信号,就可以了解数控机床的伺服性能。本文的测试系统组成如图2所示,由计算机、数字示波器、RJ912接口板和SH21通讯线等组成。利用采集到的机床运动参数信息,在计算机上计算、分析机床运动的速度跟随误差、位置跟随误差等,作为伺服参数调整的反馈信息,可以定量地评估调整误差。
3 伺服调整实验与分析
数控系统伺服调整的一般步骤为:首先调整电流环参数(三菱电流环增益由电机和伺服单元的组合决定,按标准参数值设定参数),然后调整速度环参数,最后调整位置环参数。只有电流环和速度环的伺服参数设置合适,才能得到较高的位置环性能,数控机床的位置精度和跟随精度才可能提高。
3.1 速度环增益标准值
速度环增益VGN参数#2205是决定伺服控制响应性的重要参数,其设定值直接影响机床的切削精度和循环时间[2]。三菱速度环根据机械负载惯量比来设定VGN参数标准值。
在伺服轴执行测试用高速往复运动程序时,输出估计干扰扭矩的波形,调整参数值直到输出波形为平滑波形,此时,参数#2237的值即是负载惯量比值。然后根据“速度环增益—负载惯量倍率”曲线(见图3)查出VGN标准值。
但是,如果将VGN标准值设定为参数#2205的值,几乎所有的机械都会发生振动,所以通常只将其作为增益调整时的参考目标值。
3.2 速度环增益调整
在机床不产生振动的条件下,按照如图4所示的流程进行三菱数控系统速度环参数调整。
速度环参数测试过程中,采用观察指令速度和反馈速度的方法来确定伺服参数设置是否合适。
3.3 实验分析
对数控机床x轴的伺服系统分别设置2组速度环参数:第一组#2205=100,第二组#2205=180。基于2组参数,在数控机床x轴进行快速进给运动时,分别采集运动过程中的实际速度输出信号,并计算和绘制速度误差曲线,见图5。
由图5中的曲线可以看出,不同的速度环参数对速度跟随误差的影响较大,可以根据其进行速度环参数的调整,实现三菱伺服参数调整效果的定量评估。
4 结论
数控机床进给伺服系统的调整是一个复杂和耗时的工作。数控机床出厂后,使用人员通常无法了解、调试其伺服性能,致使多数数控机床的伺服性能没有工作在较好的状态。本文基于现有数控设备,开发了伺服参数调整的测试系统,通过采集、分析机床运动过程中运动指标参数,将伺服系统状态变化输出,根据速度跟踪误差曲线可以定量地分析伺服性能的优劣,为调整提供了依据,并通过实验对本测试系统和调试方法进行验证。实验表明,本文的测试系统和方法可以有效地提高数控机床伺服参数调整的效率和精度,是传统伺服调整的有益补充。
参考文献
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数控机床热特性 篇8
影响机床加工精度的主要原因就是机床各部件的热变形而引起的误差,尤其是在精密加工中,机床热变形所引起的加工误差一般会占到工件加工误差总和的40%~70%[1],所以对机床热变形误差的预防和补偿就成为提高机床加工精度的重要手段。
机床的热误差补偿就是在机床合适的位置布置适当的温度测量点,从而建立热误差补偿模型;通过建立较好的模型和测量的实时温度值来有效地预测热误差的大小,并将预测值传送到CNC数控系统中,从而实现热误差的实时补偿。在进行热误差补偿的过程中需主要解决两个方面的问题:(1)温度测点的合理选择;(2)合适的热误差补偿模型的建立。多元线性回归方法所建立的补偿模型是多个输入、单个输出的数学关系的模型,它不仅能把握住数据群体的主要特征,得到变量间相关关系的数学表达式,利用概率统计知识对此关系进行分析,以判别其有效性,还可以利用关系式,由一个或多个变量值去预测和控制另一个因变量的取值,从而知道这种预测和控制达到的程度,并进行因素分析[2,3]。所以,在研究数控机床热误差建模时运用多元线性回归理论,具备较好的拟合性能、补偿能力和更短的建模时间等优势,另外建模的手段对温度传感器的布置具有更好的鲁棒性[4]。
1 多元线性回归理论模型
1.1 多元线性回归理论的建模方法
利用多元线性回归理论建模,是运用统计方法建立多个输入、单个输出的关系模型,该理论针对加工机床热变形的具体情况,通过实验、计算得到一组表达多个测量点温升输入、单个方向上位移变化输出的线性关系。由于实验时所运用的数控机床的热变形是在X、Y、Z三个不同方向上的,所以必须在每个方向上分别独立地求得一组关系式,最后将各个方向的关系拟合在一起,便可以得到多个输入、多个输出的模型。
假如模型中的因变量y与m个自变量x1,x2,x3,…,xm存在线性的内在联系,且通过实验得到n组数据:(xt1,xt2,…,xtm;yt),t=1,2,…,n,那么这批数据有如下结构形式:
可以得到的多元线性回归模型为:
矩阵中的β0,β1,β1…,βm是m+1个待估计的参数,x1,x2,x3…,xm是m个可以被测量或者能够被控制的变量,而ε1,ε2…,εn是n个相互独立且服从于同一正态分布N(0,σ)的随机变量,则利用最小二乘法去估计参数β。设b0,b1…,bm分别是参数β0,β1,β2…,βm的最小二乘估计,则回归方程为:
且由参考文献[5,6]可知,可决定系数:
其中:yt=μ0+β1xt1+β2xt2+…+βmxtm,y^t=u0+b1x1+b2x2+…+bmxm,μ0、u0均为待定系数。
1.2 建立误差补偿模型
因为数控机床的温度场是连续的,也是随着时间的变化而时刻变化的,所以必须要测量有限个关键点的温度,随后将测得的温度离散化,并利用一定数量的温度传感器测量得到T1,T2,…,Tn。由于数控机床的热变形情况较为复杂,因此利用多元线性回归理论,通过多个关键的温度测点的线性组合来表示热变形与温度之间存在的内在关系:
其中:β0i、βji均为各测温点误差拟合系数;△Ti为各测点的温升;i=1,2,…,n,为测量点数;j=1,2,…,k,为测量次数。
2 多元线性回归理论的实例应用
2.1 数控机床热误差分析
本文以数控铣床为例进行研究分析。通过资料和相关的实验得知,数控铣床的热误差主要是由主传动轴的轴向热伸长,主轴在X、Y、Z方向上的热漂移,以及主轴绕X、Y轴的热倾斜而引起的刀具相对于数控机床工作台的移动而产生的。图1为数控铣床的结构筒图。
2.1.1 测温点的选取
要确定温度传感器的个数和测量关键点的位置,主要依据以下三种经验理论:(1)传感器的个数应大于机床内部热源的个数;(2)传感器应尽最大可能地靠近热源;(3)想获得最合适的传感器数量和位置,开始的实验应尽量多设置测温点,以保证重要信息的完整性。根据本课题的需要以及外部条件因素的影响,该研究决定用6个温度传感器(即T1、T2、T3、T4、T5、T6)来进行温度测量。传感器的具体位置和功能如图1所示。
考虑到室温(环境温度)变化对机床热误差建模的影响,令△Ti为各关键测点的温度值与实际室温值T7之间的差。对主轴箱上的6个关键测温点进行模糊聚类分析,再根据各关键测温点的温度变化与机床位移变化的相关系数,从中选出较典型的关键测温点1、2和6,将这3个点进行排列组合,并依据实验所测得的数据,按照公式(4)来计算各个组合的复判定系数Rp2,见表1。
从表1可知,当测点1、6组合时,其复判定系数Rp2增大明显;而当1、2及2、6相互两两组合时,它们的复判定系数Rp2变化不大;当测点1、2、6组合时,它们的复判定系数Rp2与1、6组合时相差无几,可忽略。依据线性回归理论的分析,得出结论:关键测温点2对机床热误差的影响较小,可忽略不计,所以选择机床主轴的前端箱体温度T1和主轴的前端轴套温度T6作为主要测温的关键点。
2.1.2 数控铣床温度值测量与记录
温度值的测量间隔和机床热误差的测量间隔一样,从机床开机开始每5min记录一次,依据上面测温点的选取方法,本课题总共选定两个主要的温度传感器(T1、T6),每个传感器记录40个温度值,温度传感器T1、T6的温度值记录见表2。表2中,T1为主轴温度,T6为轴套温度。
2.1.3 热误差值的测量
由于机床热变形引起的工件的加工误差,最终体现在刀尖的位移上,该位移误差是随着温度变化的。本实验拟采用激光干涉仪对其加工过程中X、Y、Z三轴的热误差分别进行实时在线测量。
℃
由于此数控机床在Z轴方向的进给量不大,而其丝杠的精度相对较高,经过实际的测量后发现在Z轴轴向产生的热误差变化范围很小(-4μm~+6μm),所以在Z轴方向上产生的热误差值暂且忽略不计。为了完整地表现机床从冷机状态基本达到热平衡状态的情况,选择40组测量数据,测量时间为200min,测量间隔为5min。X、Y轴方向的热误差测量值见表3。
μm
2.1.4 建立热误差模型
整理实验测得的1、6关键测点温度值以及X、Y方向的热误差,并运用线性回归分析理论即公式(5),可得到以下的补偿公式:
2.2 数控机床热误差补偿
建立的热误差补偿系统结构框图如图2所示。
其具体实施步骤为:(1)在数控机床上测量1、6关键点的温度数据,计算出数控机床的补偿方程,然后将补偿方程输入到补偿模块中转化为数字信号;(2)利用系统的补偿模块实时地测量1、6关键点的温度值,并将采集到的数值输入到PLC中,利用其计算功能,将采集的温度值代入到误差补偿方程中去,算出机床所需要实时补偿的X、Y轴方向上的补偿值,最后将计算的实时补偿值传给机床的数控系统进行补偿;(3)利用机床数控系统本身自带的控制功能,结合可编程控制器计算得出的误差补偿值,来控制数控机床的三轴运动,并改变机床的起始位置,达到实时补偿的目的。本次实验和上次热误差测量时的实验条件完全相同。在数控机床上进行实时补偿后的误差测量结果数据见表4。
μm
表4中的数据表明机床进行误差补偿后的精度平均提高了60%左右,说明补偿效果非常好。
3 总结
运用多元线性回归理论建模,不但可以描述数控机床动态的热变形,进行数控机床热误差的模型识别,而且还可以达到非常高的建模精度,可以反映实际运动误差的情况。由于多元线性回归理论包含了更多的数控机床的特征信息,对温度传感器布置的鲁棒性非常好,提高了预测精度。
参考文献
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