基于内部数据的数控机床热变形模型研究及应用

摘要

在3C、模具等行业，小型钻攻中心可以快节奏地连续完成多种工序的加工，缩短生产周期，但是高速、高频次的换刀动作和主轴高速运转的加工特点也同时带来了热变形量大的问题，尤其是Z轴丝杠和主轴。针对上述问题，本文以型号为TD-500A的小型钻攻中心为研究对象，研究了基于环境温度和内部数据的丝杠和主轴的热变形预测模型。 利用温度传感器来建立预测模型的方法，成本较高；在加工过程中利用对刀仪校正刀具长度的方法，降低了加工效率；通过热机使得加工时的机床热变形处于饱和状态的方法，导致资源浪费。对于Z轴丝杠，本文根据能量守恒原理，利用机床的加工过程中的内部数据和环境温度建立了多元线性回归模型，并与前馈神经网络模型进行了对比；通过对丝杠安装方式的分析建立了与丝杠位置相关的热变形模型，最后设计实验对模型进行标定和验证，结果表明，与丝杠位置相关的多元线性回归模型将热变形从0.08mm降低到了0.01mm。 针对主轴，本文首先研究了主轴热变形与工作模式和负载电流的关系，通过对研究对象主轴系统的结构分析确定了热量的来源及消散情况，然后根据能量守恒原理以及热传导公式的推导，基于环境温度和内部数据建立了主轴热变形预测模型，最后设计实验对模型进行标定和验证，结果表明，模型将主轴热变形从0.08mm降低到了0.02mm。 最后，本文通过实验验证了数控机床Z向的综合热变形是Z轴丝杠和主轴热变形的叠加，从而利用上述建立的丝杠和主轴模型对机床Z向的热变形进行了预测。结果表明在Z轴和主轴同时运动的情况下，模型将Z向的热变形从0.11mm降低到了0.02mm。

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