具有丝杠热误差补偿功能的在线检测软件的开发

摘要

本文结合丝杠热变形特点，采用RBF神经网络方法建立了数控机床丝杠热误差模型，辨识丝杠的热变形误差参数，利用多体系统理论建立具有丝杠热误差计算及补偿功能的通用模型。在Windows2000平台上运用VisualBasic6.0和Access数据库开发了相应的在线检测和补偿软件。主要工作概括为如下几个方面： 一、系统地论述了进给速度、预紧力、加工状况以及轴承固定形式等对丝杠热变形的影响。 二、以多体系统理论(MBS)为基础，建立了包含测头误差、机床几何误差、丝杠和主轴热误差的综合误差补偿模型。 三、介绍了神经网络的理论以及RBF网络的结构和算法，利用RBF神经网络方法建立了丝杠的热误差参数辨识模型。 四、开发了计及丝杠热变形的加工中心在线检测软件；软件共有6个功能模块组成，重点开发了丝杠热误差补偿模块。 五、在XHFA2420大型仿形定梁龙门加工中心和MAKNIO立式加工中心上，对模型和软件进行了实验验证。实验证明由RBF建立的辨识模型学习速度快，逼近精度高，尤其适合处理变化规律复杂的系统。通过标准试件的检测及补偿实验表明：进行误差补偿后精度有较大的提高，综合精度平均提高了74.6％，验证了本文提出的误差补偿方法的可行性和有效性。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1课题提出的目的和意义

1.2国内外研究动态

1.2.1加工中心整机热误差补偿技术研究概述

1.2.2丝杠热误差补偿技术研究概述

1.2.3神经网络技术的应用

1.3该研究领域目前存在的主要问题

1.4本学位论文的主要工作

第二章关于丝杠热变形误差的研究

2.1进给速度及预紧力对丝杠热变形的影响

2.1.1实验方法及内容

2.1.2进给速度和预紧力对丝杠热变形的影响

2.2加工状况对丝杠热变形的影响

2.2.1加工条件和冷却液对丝杠热变形的影响

2.2.2加工路径对丝杠热变形的影响

2.2.3加工不同材料的工件时丝杠的热变形情况

2.3不同轴承固定方式时丝杠的热变形情况

2.3.1单边紧固

2.3.2丝杠轴承两端紧固

2.3.3固定/预紧轴承

第三章计及丝杠热变形误差的误差模型的建立

3.1加工中心在线检测系统误差分析

3.1.1测头系统误差分析

3.1.2加工中心几何误差分析

3.1.3加工中心热误差分析

3.2多体系统理论(MBS)的基本方法

3.2.1 MBS的拓扑结构

3.2.2相邻体间的坐标变换矩阵

3.2.3描述任意体上给定点的实际位置

3.3计及丝杠热误差的加工中心在线检测误差模型

3.3.1检测系统的拓扑结构及设立坐标系

3.3.2计及丝杠热误差的误差模型的建立

第四章基于神经网络的丝杠热误差辨识模型

4.1神经网络基本原理

4.1.1神经网络概述

4.1.2神经元的概念

4.1.3神经网络的结构和学习规则

4.2径向基函致(RBF)网络的原理

4.2.1 RBF网络的结构

4.2.2 RBF网络的学习算法

4.3基于RBF网络的丝杠热误差参数辨识

4.3.1温度及热变形的测定

4.3.2测量点的布置及RBF对测温点的优化

4.3.3丝杠热误差参数辨识结果

第五章具有丝杠的热误差补偿功能的在线检测软件的开发

5.1软件的设计内容和总体结构

5.2软件中的主要数据库结构

5.3软件的开发

5.3.1误差补偿模块的开发

5.3.2数据处理模块的开发

5.3.3计算步骤

5.4在线检测软件的误差补偿计算实例

第六章实验研究

6.1加工中心丝杠热误差辨识实验研究

6.2计及丝杠热误差的在线检测软件误差补偿实验

6.2.1实验研究的软硬件环境

6.2.2加工中心在线检测软件误差补偿实验

第七章全文总结

参考文献

作者在硕士期间发表的学术论文

致 谢

附 录1

附 录2