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数控机床误差补偿技术若干问题研究

作　者: 郑学刚
导　师: 赵宇
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 数控机床多体系统误差建模误差补偿模糊神经网络 AUTOCAD二次开发
分类号: TG659
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

数控机床误差补偿技术是提高机床精度的一种经济而有效的方法和手段。针对影响机床加工精度的机床几何误差与热误差,应用多体系统理论建立了机床空间误差综合模型,提出了多自由度测量几何误差项的方法和基于模糊神经网络理论的热误差项辨识新方法,最后给出机床热误差补偿应用仿真结果,并给出了数控激光切割机误差补偿的新思路。本文的主要的研究内容:(1)基于多体系统运动学的基本理论,对多体系统运动误差进行分析。针对三轴机床实例,分析机床的拓扑结构,通过建立机床各部件的坐标系,根据刀具、主轴到机床床身之间的“刀具——床身”运动链和工件到机床床身的“工件——床身”运动链之间的变换关系,建立了三轴数控机床的空间定位误差综合模型,为机床误差辨识和补偿提供了理论基础。(2)对于机床误差参数辨识问题。分析了基于九线法的几何误差参数辨识方法的不足,给出了多自由度激光干涉测量几何误差项参数的思路。针对机床热误差项的非线性时变特性,提出了基于模糊神经网络建模的方法进行热误差项的参数辨识。为机床误差补偿的正确实施提供了依据。(3)对于机床误差补偿问题。研究了机床热误差补偿实施过程中温度敏感点位置确定、温度检测系统设计、传感器检测故障与恢复问题,通过仿真实例,证明了基于模糊神经网路理论的热误差补偿方法可行;针于数控激光切割机,根据其工艺过程,创造性的提出了通过采用ObjectARX对AUTOCAD二次开发,修改工程图纸尺寸来进行误差补偿的方法,通过仿真实验证明了其可行性。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-11
第一章绪论  11-17
  1.1 课题背景  11
  1.2 数控机床误差补偿技术研究的意义  11-12
  1.3 数控机床误差补偿的主要关键技术  12-13
    1.3.1 误差建模技术  12
    1.3.2 误差测量技术  12
    1.3.3 误差补偿实施技术  12-13
  1.4 国内外研究现状  13-14
  1.5 数控机床误差源分析  14-16
    1.5.1 误差的来源  14
    1.5.2 误差的分类  14-16
  1.6 学位论文的主要内容及架构  16-17
第二章数控机床空间综合误差补偿模型建立  17-29
  2.1 多体系统运动学的基本理论  17-19
    2.1.1 拓扑结构和低序体阵列  17-18
    2.1.2 变换矩阵  18-19
  2.2 多体系统运动误差分析  19-21
  2.3 基于多体系统运动学理论的机床空间综合误差建模分析  21-28
    2.3.1 系统的拓扑结构描述  22
    2.3.2 系统低序体阵列的形式  22
    2.3.3 机床部件坐标系的建立  22-23
    2.3.4 线性轴的垂直度误差建模分析  23-24
    2.3.5 三轴机床建模过程分析  24-28
  2.4 小结  28-29
第三章数控机床几何误差项参数辨识新方法  29-36
  3.1 三轴数控机床的几何误差项参数  29
  3.2 传统激光干涉仪几何误差参数辨识方法  29-34
    3.2.1 传统激光干涉仪测量法  29-30
    3.2.2 基于传统激光干涉仪几何误差参数辨识方法  30-34
  3.3 多自由度激光干涉测量几何误差参数的方法  34-35
    3.3.1 多自由度激光干涉测量原理  34
    3.3.2 多自由度激光干涉机床几何误差测量方案  34-35
  3.4 小结  35-36
第四章数控机床热误差项参数辨识方法  36-53
  4.1 模糊神经网络理论  36-43
    4.1.1 神经网络基本原理  36-39
      4.1.1.1 人工神经元结构  36-37
      4.1.1.2 神经网络的拓扑结构  37-38
      4.1.1.3 神经网络的学习算法  38-39
    4.1.2 模糊系统  39-43
      4.1.2.1 模糊化  40
      4.1.2.2 知识库  40-41
      4.1.2.3 模糊推理机  41-42
      4.1.2.4 反模糊化  42-43
    4.1.3 模糊系统与神经网络的智能特性比较  43
  4.2 热误差参数辨识建模  43-52
    4.2.1 模糊神经网络模型结构  44-47
    4.2.2 模糊神经网络的学习算法  47-52
  4.3 小结  52-53
第五章数控机床误差补偿仿真应用  53-70
  5.1 数控机床热误差补偿仿真  53-62
    5.1.1 机床温度关键点辨识  53-55
    5.1.2 温度检测实验系统设计  55-57
    5.1.3 传感器故障检测与恢复研究  57-60
      5.1.3.1 RBF 神经网络基本理论  57
      5.1.3.2 温度传感器失效检测  57-59
      5.1.3.3 温度传感器失效恢复  59-60
    5.1.4 模糊神经网络模型应用仿真  60-62
      5.1.4.1 模糊神经网络模型应用仿真  60
      5.1.4.2 故障传感器辨别仿真  60
      5.1.4.3 故障传感器恢复仿真应用  60-62
  5.2 激光切割机误差补偿仿真应用  62-69
    5.2.1 激光切割机空间几何误差建模  62-66
    5.2.2 激光切割机误差补偿方法  66-67
    5.2.3 激光切割机误差补偿仿真  67-69
  5.3 小结  69-70
第六章结论  70-72
参考文献  72-76
致谢  76-77
在学期间的研究成果及发表的学术论文  77-78
附录  78-89
  A 模糊神经网络代码部分C 语言程序  78-79
  B 温度关键点辨识MATLAB 程序  79-80
  C PCI-9111 数据采集卡温度采集VC 主要程序  80
  D 传感器故障判断与恢复MATLAB 程序  80-83
  E 激光切割机误差补偿VC 程序  83-89

数控机床误差补偿技术若干问题研究

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