用于高速精密加工的热误差实时补偿系统及其补偿方法

摘要

一种数控机床加工技术领域的用于高速精密加工的热误差实时补偿系统及其补偿方法，该系统包括：数字式温度传感器、温度数据处理模块、位移传感器、位移信号变送器及A/D转换模块、实时补偿计算及在线调整模块、数据显示及状态监视模块、I/O数据交互模块及用户交互模块。本发明能够实现快速高精度的补偿效果和良好的在线监测。

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种数控机床加工技术领域的装置及方法，具体是一种用于高速精密加工的热误差实时补偿系统及其补偿方法。

背景技术

精密和超精密加工技术是因宇航技术和军事技术的发展需要，自20世纪60年代初在美国形成和发展起来的。随着精密加工技术对军事技术的推动作用日益显现，各国均将其作为国家关键技术予以重点资助和研究发展。美国率先出台了“先进制造技术计划”和“制造技术中心计划”，德国制定了“制造计划”。日本也在20世纪80年代因重视精密加工技术的基础研究，并将其应用于民用高科技技术产业，使得日本在诸多领域特别是微电子产业的竞争中取得了世界领先的优势。目前精密和超精密加工技术不仅成为各国重点发展的技术，而且成为衡量一个国家制造水平的标志。

研究表明，热误差是影响加工精度的重要原因，占总加工误差的40％-70％。而在高速精密加工过程中由于使用了电主轴技术，相比于传统主轴传动系统来说，其精度和刚度均比较高。而且由于加工零件尺寸较小，加工过程中的负载也相对较小，所以切削力引起的加工误差在总加工误差中的比例就很小，而由热变形引起的误差就显得更加突出，可以占到总加工误差的60％-80％。因此有效地检测出机床在加工过程中产生的热误差并对其补偿，将可以大幅提高加工精度。

经对现有技术的文献资料检索发现，杨建国等在2003年的《机械工程学报》发表了题为《数控机床热误差补偿模型在线修正方法研究》的文章，提出了基于递推最小二乘法多元线性回归热误差预测建模方法。该文首先选取了对机床热误差有关键影响的温度测点，结合递推最小二乘原理，不断向模型补充新的数据，去除最老的数据，使得模型可以更好地反映当前机床所处的加工状态。该模型取得了较好的预测效果。但是该模型没有找出和热误差线性关系最强的温度测点，因此只能通过增加温度测点的数量来提高模型的预测精度，从而导致算法的复杂程度和计算时间有所增加。

经进一步检索发现，国内外相关文献中还提及了如下热误差补偿建模方法：基于时间序列的建模方法、神经网络建模方法、灰色模型建模方法、最小二乘支持矢量机建模方法等，并且运用了模糊聚类分析和灰色相关分析等理论来选择建模所需的温度变量。但是上述模型通常是在中型或大型加工机床当中进行热误差补偿，没有针对高速精密加工过程进行研究，而由于硬件结构的不同，使得机床温度场的分布和热性能会有非常大的区别，无法直接把原有补偿模型直接运用到高速精密加工过程中来，否则不恰当的补偿功能反而会使加工精度有所降低。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种用于高速精密加工的热误差实时补偿系统及其补偿方法，具有快速高精度的补偿效果和良好的在线监测功能。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种用于高速精密加工的热误差实时补偿系统，包括：数字式温度传感器、温度数据处理模块、位移传感器、位移信号变送器及A/D转换模块、实时补偿计算及在线调整模块、数据显示及状态监视模块、I/O数据交互模块及用户交互模块，其中：数字式温度传感器与温度数据处理模块相连接并传输实时测量的主轴温度信息，位移传感器与位移信号变送器及A/D转换模块相连接并传输实施测量的刀具位置信息，实时补偿计算及在线调整模块的输入端接受来自温度数据处理模块的温度信息、位移信号变送器及A/D转换模块的热误差信息、用户交互模块中用户自定义的模型参数信息，并且通过I/O数据交互模块获取机床的刀具位置、主轴转速信息，实时补偿计算及在线调整模块的输出端将模型计算的热误差补偿值传输给数据显示及状态监视模块，并且通过I/O数据交互模块将误差补偿值送到高速精密加工中心的PLC控制单元，完成整个补偿过程。

所述的数字式温度传感器包括：分布在主轴各关键测点的封闭集成的数字式温度传感器组群，每个组群内包含5个DS18B20传感器，并通过单根数据线根据1-wire总线协议进行数据传输。

所述的温度数据处理模块包括：数据处理的MCU芯片、光电隔离电路、去耦电路、与温度传感器组群进行数据交互的接口电路，其中：接口电路与分布在机床各个关键测点的温度传感器组群的数据线相连接，接口电路另外分别经过光电隔离电路、去耦电路与MCU芯片连接，MCU芯片中固化有对DS18B20进行工作状态的初始化以及对采集的温度信号进行预处理的程序。

所述的位移传感器是指：固定在工件装夹设备上用于实时测量热误差的非接触式电涡流位移传感器。

所述的位移信号变送器及A/D转换模块包括：信号放大电路、低通滤波电路、电压变换电路、A/D转换电路，其中：信号放大电路对来自位移传感器的电压信号进行放大处理并输出至低通滤波电路进行滤波处理，低通滤波电路的输出端与电压变换电路及A/D转换电路依次连接，将位移信号由模拟量转变为数字量。

所述的实时补偿计算及在线调整模块包括：热误差补偿模块以及与之相连接的补偿系统的主MCU芯片和E²PROM存储芯片，其中：E²PROM和主MCU芯片采取并口方式连接，传输速度快，读写方式简单，便于快速读写模型参数。

所述的数据显示及状态监视模块包括：12864LCD显示单元、LED状态指示灯，其中：LCD显示单元和LED状态指示灯分别通过I/O扩展电路与实时补偿计算及在线调整模块中的MCU相连接，用于实时显示环境温度、主轴温度、补偿轴号、补偿数值等补偿状态，当发生故障时，可以通过LED状态灯进行提示。

所述的用户交互模块包括：供用户进行参数设置的键盘及其相应电路。

所述的I/O数据交互模块包括：实时补偿计算及在线调整模块与加工中心的PLC控制单元进行数据交互的接口电路及相应的保护、隔离电路。

本发明涉及上述系统的补偿方法，包括以下步骤：

第一步、通过数字式温度传感器和位移传感器采集主轴温度信息和刀具位置的信息，具体是指：在机床主轴关键测点布置数字式温度传感器并测量主轴的温度数据，同时用固定在工件装夹设备上的位移传感器测量主轴产生的轴向热误差，每隔周期Δt进行一次数据采集，获得m个热误差样本数据{Z₁，Z₂，…，z_m}和温度样本数据T_ij，i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m，其中i表示分布在主轴上不同的温度测点，j表示不同的采样时刻；

第二步、对温度和热误差进行相关性分析，优化选取与热误差相关系数最大的温度测点，具体是指：

2.1用相关性分析分别算出各个温度测点和热误差的相关系数：

$r_{T_{i}Z}=\frac{\underset{j=1}{\overset{m}{\Sigma }}(T_{\mathrm{ij}}-{\bar{T}}_i)(Z_{\mathrm{ij}}-\bar{Z})}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{m}{\Sigma }}{(T_{\mathrm{ij}}-{\bar{T}}_i)}^2}\sqrt{\underset{j=1}{\overset{m}{\Sigma }}{(Z_{\mathrm{ij}}-\bar{Z})}^2}},$

其中：为第i个温度测点和热误差的相关系数，T_ij为第i个温度测点在时刻j的温度值，Z_j为在时刻j的主轴轴向方向的热误差，为第i个温度测点所有时刻的温度平均值，为主轴的轴向热误差平均值，

2.2设定相关系数大于阈值α的点，并将这些点及其内部区域作为最佳温度测点区域；

2.3用多项式对优选出的温度测点相关系数曲线进行拟合，确定多项式的各项参数；

2.4对多项式求导，求其极值，最终确定和热误差相关性最高的温度测点T_opt。

第三步、设定主轴工作在不同状态下后得到轴向热误差、最佳温度测点以及主轴转速三者之间的关系曲线图，并建立误差补偿模型，具体是指：

3.1在主轴转速为10 000rpm的时刻测量最佳温度测点T_opt的温度，直到T_opt达到稳定时停机(约4h)，在测量温度的同时，用位移传感器测量主轴的轴向热误差Z；

3.2使用加工中心的冷压缩空气让主轴温度迅速下降，使T_opt的温度恢复到开机时的状态(约1.5h)；

3.3在主轴转速分别为20 000rpm，30 000rpm，40 000rpm和50 000rpm的状态下，重复步骤3.1和3.2；

3.4利用上述数据可以获得在不同主轴转速状态下T_opt关于时间t的曲线图，以及轴向热误差Z关于时间t的曲线图。

3.5建立基于自然指数的补偿模型：ΔZ＝Z₀+(Z_r-Z₀)·(1-e^-t/τ)，其中：ΔZ为时刻t的轴向热误差，Z₀为初始时刻的主轴热变形量，Z_r为在转速r的条件下，达到稳定状态的轴向热误差，τ为时间常数，该补偿模型将固化在实时补偿计算及在线调整模块的主MCU芯片中。

3.6用最小二乘法对补偿模型中的已知点进行线性拟合，从而算出在不同转速条件下，达到稳定状态时的轴向热误差，并确定补偿模型的所有参数。

第四步、通过补偿系统和PLC之间的I/O数据交互模块，补偿系统从PLC中获得主轴转速，并将预测模型算出的补偿值送到CNC运动控制系统中，完成整个热误差的补偿过程。

与现有热误差补偿技术相比，本发明针对高速精密加工过程的特点，开发了简单可行的补偿模型，不仅可以完成高精度的补偿过程，还可以实时显示主轴最佳温度测点的温度对轴向热误差的追踪效果，如果发现两者的曲线严重不满足线性变化规律，则说明补偿系统发生故障，提醒用户注意，做出相应的设备检修或者模型参数调整。总体来说，快速高精度的补偿效果，良好的在线监测功能是本发明的突出特点。

附图说明

图1为本发明结构示意图。

图2为对主轴进行温度测量时的温度测点布置示意图。

图3为确定最佳温度测点T_opt的相关系数拟合曲线。

图4为主轴最佳温度测点T_opt对时间t的变化曲线。

图5为轴向热误差Z对时间t的变化曲线。

图6为在不同转速条件下，达到稳定状态时的轴向热误差Z_r的拟合曲线。

图7为主轴转速为2500rpm时，未经补偿的轴向热误差曲线、补偿模型的拟合曲线以及补偿后的残差曲线。

图8为主轴转速为3500rpm时，未经补偿的轴向热误差曲线、补偿模型的拟合曲线以及补偿后的残差曲线。

图9为主轴转速为4500rpm时，未经补偿的轴向热误差曲线、补偿模型的拟合曲线以及补偿后的残差曲线。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本实施例包括：数字式温度传感器、温度数据处理模块、位移传感器、位移信号变送器及A/D转换模块、实时补偿计算及在线调整模块、数据显示及状态监视模块、I/O数据交互模块及用户交互模块，其中：数字式温度传感器与温度数据处理模块相连接并传输实时测量的主轴温度信息，位移传感器与位移信号变送器及A/D转换模块相连接并传输实施测量的刀具位置的信息，实时补偿计算及在线调整模块的输入端接受来自温度数据处理模块的温度信息、位移信号变送器及A/D转换模块的热误差信息、用户交互模块中用户自定义的模型参数信息，并且通过I/O数据交互模块获取机床的刀具位置、主轴转速信息，实时补偿计算及在线调整模块的输出端将模型计算的热误差补偿值传输给数据显示及状态监视模块，并且通过I/O数据交互模块将误差补偿值送到高速精密加工中心的PLC控制单元，完成整个补偿过程。

所述的数字式温度传感器包括：分布在主轴各关键测点的封闭集成的数字式温度传感器组群，每个组群内包含5个DS18B20传感器，并通过单根数据线根据1-wire总线协议进行数据传输。

所述的温度数据处理模块包括：数据处理的MCU芯片、光电隔离电路、去耦电路、与温度传感器组群进行数据交互的接口电路，其中：接口电路与分布在机床各个关键测点的温度传感器组群的数据线相连接，接口电路另外分别经过光电隔离电路、去耦电路与MCU芯片连接，MCU芯片中固化有对DS18B20进行工作状态的初始化以及对采集的温度信号进行预处理的程序。

所述的位移传感器是指：固定在工件装夹设备上用于实时测量热误差的非接触式电涡流位移传感器。

所述的位移信号变送器及A/D转换模块包括：信号放大电路、低通滤波电路、电压变换电路、A/D转换电路，其中：信号放大电路对来自位移传感器的电压信号进行放大处理并输出至低通滤波电路进行滤波处理，低通滤波电路的输出端与电压变换电路及A/D转换电路依次连接，将位移信号由模拟量转变为数字量。

所述的实时补偿计算及在线调整模块包括：热误差补偿模块以及与之相连接的补偿系统的主MCU芯片和E²PROM存储芯片，其中：E²PROM和主MCU芯片采取并口方式连接，传输速度快，读写方式简单，便于快速读写模型参数。

所述的数据显示及状态监视模块包括：12864LCD显示单元、LED状态指示灯，其中：LCD显示单元和LED状态指示灯分别通过I/O扩展电路与实时补偿计算及在线调整模块中的MCU相连接，用于实时显示环境温度、主轴温度、补偿轴号、补偿数值等补偿状态，当发生故障时，可以通过LED状态灯进行提示。

所述的用户交互模块包括：供用户进行参数设置的键盘及其相应电路。

所述的I/O数据交互模块包括：实时补偿计算及在线调整模块与加工中心的PLC控制单元进行数据交互的接口电路及相应的保护、隔离电路。

本实例在一台高速精密加工中心进行检测研究，该加工中心采用的主轴参数如下表所示：

下面是本实施例所述装置的具体补偿步骤：

第一步、进行相关性分析，选取最佳温度测点。

图2所示为主轴9个温度测点的分布情况。通过这些温度传感器(DS18B20)可以获得主轴各点的温度数据，供建立补偿模型和监测机床运行状态使用。在工件装夹设备上安装一个位移传感器用以测量主轴的热变形(热误差)。每隔1分钟进行一次采样，可以获得数据样本：{Z₁，Z₂，…，Z_j，...，Z_m}，Z_j表示主轴在时刻j时的轴向热误差，T_ij，(i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m)表示第i个温度测点在时刻j时的温度，本例中共有9个温度测点，因此n＝9。

通过公式计算各个温度测点和轴向热误差的相关系数。式中，为第i个温度测点和热误差的相关系数，T_ij为第i个温度测点在时刻j的温度值，Z_j为在时刻j的主轴轴向热误差，为第i个温度测点所有时刻的温度平均值，，为主轴的轴向热误差，

取阈值α＝0.75，则相关系数的温度测点构成了最佳温度测点区域。本例中的最佳温度测点区域由T₃，T₄，T₅，T₆构成，对这四个点的相关系数和分布位置进行二次曲线拟合，再求曲线极值，便可确定出最佳温度测点T_opt。T_opt的分布位置如图2所示，相关系数的拟合曲线如图3所示。该点的温度值和轴向热误差Z的线性关系最强，两者随时间变化的规律基本一致。因此可以用来对补偿状态进行监控，便于发现加工过程中的异常情况。

第二步、分析轴向热误差、最佳温度测点的温度T_opt和主轴转速之间的关系，建立用于高速精密加工过程的热误差实时补偿模型。

图4表示机床主轴最佳温度测点T_opt对时间t的变化曲线图。图5所示为轴向热误差Z对时间t的变化曲线图。通过观察可以发现Z随时间t的变化趋势和指数增长规律基本吻合。因此可以建立补偿模型ΔZ＝Z₀+(Z_r-Z₀)·(1-e^-t/τ)式中，ΔZ为时刻t的轴向热误差，Z₀为初始时刻的主轴热变形量，Z_r为在转速r的条件下达到稳定状态的轴向热误差，τ为时间常数，根据本实施例的检测结果确定τ＝3000。

第三步、对已有的“转速-稳态热误差”数据点进行线性拟合，确定在各种转速条件下，热误差达到稳定状态时的数值。图6所示为在不同转速条件下，达到稳定状态时的轴向热误差Z_r的拟合曲线图。

通过上述步骤，可以确定补偿模型的所有参数。通过补偿系统和PLC之间的I/O数据交互模块，补偿系统从PLC中获得主轴转速，并将预测模型算出的补偿值送到CNC运动控制系统中，完成整个热误差的补偿过程。

本实施例针对高速精密加工中心结构特点开发的热误差补偿模型，可以快速有效地完成补偿过程。为了验证本发明的热误差补偿系统的补偿效果，分别在高速精密加工中心的实际加工过程中选择三种不同的主轴转速对补偿精度进行检测。

图7至图9所示分别为主轴转速在2500rpm、3500rpm、4500rpm时，未经补偿的轴向热误差曲线、补偿模型的拟合曲线以及补偿后的残差曲线。从中可以看出，无论主轴转速为多少，在使用该热误差补偿系统后，加工精度均有大幅提高。而且本补偿系统具有机床加工状态监控功能，当机床或者补偿器发生不可预知的错误时，可以及时提醒用户注意，采取相应措施，适合各种复杂工业场合的应用。