基于热传导和卷积神经网络的磨床主轴热误差预测

摘要

热变形是影响磨床加工精度的主要因素,严重制约了机床精度的进一步提高。为了提高热误差预测的精度,提出了一种基于热传导和卷积神经网络的磨床主轴热误差预测方法。根据热传导理论推导出主轴表面和外部环境的温差和热变量的映射关系,揭示了材料热变形本质。然后,建立了以温差为输入和主轴热变形量为输出的神经网络热误差预测模型。该模型拥有4个神经网络层,分别对应温差、热能增量、时间变量以及热变形量。运用反向传播算法对该预测模型进行训练并计算模型参数。最后,基于SINUMERIK 840D数控控制器开发了一套磨床主轴热误差补偿系统,并在某一数控磨床上进行了验证。结果表明,通过主轴热误差补偿后,磨床的加工精度提升了41.7%,验证了本文提出的主轴热误差预测模型的有效性和可行性。