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數(shù)控機床誤差的勘測以及補給工藝

作者:天乙數(shù)控機床時間:2021-12-31775次瀏覽

信息摘要:

進行誤差補償時,對于已測量點的誤差,往往采用對誤差值取反后疊加到各離散目標點上的方法;等于對噪聲也進行了疊加而不是均化,從而影響誤差補償精度。為此,本文針對將平面正交光柵應用于三坐標立式加工中心的誤差測量,采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)建立了平面正交光柵測量系統(tǒng)的空間誤差補償模型。實踐證明,該方法可有效地對樣

進行誤差補償時,對于已測量點的誤差,往往采用對誤差值取反后疊加到各離散目標點上的方法;等于對噪聲也進行了疊加而不是均化,從而影響誤差補償精度。為此,本文針對將平面正交光柵應用于三坐標立式加工中心的誤差測量,采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)建立了平面正交光柵測量系統(tǒng)的空間誤差補償模型。


  實踐證明,該方法可有效地對樣本數(shù)據(jù)進行濾波,弱化噪聲干擾,所期望的數(shù)據(jù)精度在允差要求的范圍之內(nèi)。神經(jīng)網(wǎng)絡誤差補償模型如所示。神經(jīng)網(wǎng)絡誤差補償模型在模型中,輸入節(jié)點為2個,對應于輸入向量(x,y);輸出節(jié)點為1個,對應于空間位置誤差$x或$y;中間隱含層節(jié)點為11個。這三層之間的節(jié)點實行全連接,即左層的每一個神經(jīng)元節(jié)點與右層的每一個神經(jīng)元節(jié)點均有連接。同一層間的神經(jīng)元節(jié)點無任何連接。Wi,j為輸入層到隱含層的權(quán)值向量,Wj,k是隱含層到輸出層的權(quán)值向量。輸出層節(jié)點的激活函數(shù)為線性函數(shù),并將其作為期望輸出向量加入到神經(jīng)網(wǎng)絡誤差補償模型的輸出端,輸入端所加向量為與誤差向量相對應的目標向量。然后進行網(wǎng)絡訓練,直至滿足精度要求或達到訓練次數(shù)要求為止。利用已訓練過的神經(jīng)網(wǎng)絡模型對已測量點和未測量點進行誤差仿真,仿真所得到的誤差值向量就是要進行補償?shù)臄?shù)值。再將該誤差數(shù)值取反后進行數(shù)控加工程序的重構(gòu),生成新的數(shù)控指令代碼,使CNC控制器作出相應動作,以達到誤差補償?shù)哪康摹?/p>


  為便于測量及驗證,將設計的預測點誤差一并測出(圖中未標出)。設計測量軌跡為了保證試驗數(shù)據(jù)的有效性和可驗證性,同時研究機床運動速度對空間位置誤差的影響程度,同時,為了消除隨機誤差給測量結(jié)果帶來的影響,對每一個目標點及其附近的樣本數(shù)據(jù)在一定誤差范圍內(nèi)進行平均濾波,將其結(jié)果作為該目標點的誤差值。由和可以看出,曲面上沿X方向的位置誤差一般在+110-215Lm之間,且沿著X軸正向誤差負值增大。機床運動速度對測量結(jié)果影響不大。


  結(jié)語(1)在空載情況下,無論采用實際測量誤差值還是采用神經(jīng)網(wǎng)絡誤差補償模型對機床空間位置誤差進行補償,經(jīng)一次補償后沿X向和Y向的位置精度均有較大提高。(2)利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)建立誤差補償模型對于機床的位置誤差補償是完全可行的。(3)本文的試驗研究未能對誤差起源給出更好的解釋。(4)對于立式加工中心熱誤差的檢測和補償尚有待進一步深入研究。


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