赵 亮

（齐齐哈尔二机床（集团）有限责任公司，黑龙江 齐齐哈尔 161000）

数控机床运动误差智能补偿方法分析

赵 亮

（齐齐哈尔二机床（集团）有限责任公司，黑龙江 齐齐哈尔 161000）

由于数控机床加工过程具有复杂性、非线性以及不确定性等特点，因此传统数控机床的工艺生产过程很难满足当前的需求，加强数控机床运动误差智能补偿成为数控技术发展的基本任务。文章主要针对传统的数控机床运动的现状和误差补偿过程进行分析和研究，结合现代科技发展提出误差智能补偿的方法和措施，希望能够提高我国数控机床行业的发展。

数控机床运动；误差分析；误差智能补偿?

对于数控机床运动过程而言，其基本理论涉及误差分析、非线性化处理、空间姿态运动模型的建立等多个方面，整个过程的误差处理具有很大的难度，特别对于机床误差参数的正确辨识和补偿更是影响整个生产精度的主要指标，文章主要结合传统误差补偿的办法进行改进和发展，结合当前神经网络学习机理的相关内容，利用较为精确的逼近优化方法处理误差，有效降低误差，提高工件生产精度；对于数控机床运动误差智能补偿方法而言，通过非线性化处理和相关模拟软件的仿真过程，能够有效解决误差偏大问题，对于工业成产过程具有不可替代的作用。

1 数控机床运动误差智能补偿的方法分析

（1）机床误差的测试技术。对于数控机床运动过程而言，误差检测是误差处理的关键步骤，也是通过适当方法补偿误差的重要基础；数控机床误差测量过程要从一致性、完备性以及简单性三个方面进行分析处理，一致性主要体现在误差测量的条件和使用条件保持一致，完备性体现在测量误差尽可能对整个生产过程的实际情况进行分析，简单性重点体现在测量过程要保证操作简单、使用方便的特点。通过机床误差的有效测量能够对误差和误差精度进行初步的估计，对于后期的处理方法具有积极意义。

（2）人工神经网络对误差补偿技术的分析。神经网络作为最新的算法对于误差处理具有非常好的效果，神经网络本身由很多功能单元组成，这些单元仿佛一个神经系统的组合，具有较大的协同能力，能够对不同的误差类型进行规划和处理；通过神经网络强大的非线性映射能力，能够对较为复杂的误差进行合理的补偿，与此同时，神经系统的自我学习能力具有较大的兼容性、容错性，能够对不确定的误差进行识别处理，从而提高误差精度，提高效率。

（3）多体系统理论误差分析。上面介绍的误差检测和神经网络两方面的内容，能够对数控机床运动误差智能补偿起到基础性的处理作用，多体系统相对于这两个方面而言具有更为强大的作用：首先，多体系统是在实际工程中总结出来的多方面的关联性优化模型，这种优化模型的特点在于能够对一个机械过程进行完整、抽象、高度的分析和描述，更好deq对误差类型和误差进行判别和处理；多体系统理论能够对复杂的机械系统建立一个最优化的模型，通过最优化的模型能够更好地处理误差，提高误差精度和工作效率，对于整个数控机床运动误差智能化补偿具有重要的意义。

2 基于神经网络数控机床运动误差补偿方法的研究

（1）CNC系统的神经网络辨识。对于数控机床运动误差智能补偿过程而言，神经网络补偿算法对于无偿补偿而言具有最优化的作用用，神经网络的误差补偿方法中CNC系统的网络识别能够有效检测加工过程中被加工零件的误差，通过零件加工过程的空间位置进行合理判断，从而确定最优化的模型进行拟合处理；CNC系统的独特优势在于能够确定系统中的误差目标，通过对目标向量的处理利用神经网络的记忆能力进行网络化训练，不断拟合最优化数值，直到满足零件的加工精度为止。与此同时，整个CNC系统的识别过程主要从确定网络结构类型出发，在已知工件尺寸输入量的前提下进行参数处理，在确定优化模型的基础上进行不断完善获取最精确的工件尺寸，保证误差精度。

（2）神经网络补偿误差方法的建模技术。对于传统的数控机床运动误差智能补偿过程而言，其基本的模型方法相对存在很大的问题，当前常用的样条法和牛顿法能够有效弥补基本模型方法的弊端；在整个数控机床运动误差智能补偿过程中，建模过程能够有效检测生产漏洞，对刀具的轨迹和工件参数进行合理控制和修补，保证整个生产过程的精确性。神经网络补偿法中的建模技术属于一种大规模的数据拟合过程，利用神经系统拟合的优势对工件曲面等方面进行函数逼近，使生产数据在一定程度上无限接近精确参数，总而言之，神经网络进行工件建模能够通过不断拟合调整工件数据，保证整个生产过程的误差精度和要求。

随着现代制造行业的不断发展和进步，数控加工技术逐渐趋于成熟，与此同时，社会各个行业对于工件的要求也逐渐提高，因此通过合理、科学的方法提升数控机床运动误差精度，提高工件的质量至关重要；文章主要结合数控机床加工的现状，重点对误差补偿的方法进行分析和研究，并且提出相关的意见，希望能够提高数控机床生产的效率和质量，为我国制造业的发展做出贡献。

[1]杜柳青，殷国富，余永维，等.基于混沌相空间重构的数控机床运动精度演化分析[J].仪器仪表学报，2015，36，（8）：1810-1815.

[2]郭云霞，叶文华，梁睿君，等.智能机床的误差补偿技术[J].航空制造技术，2016，（18）：40-45.

赵亮（1983-），黑龙江巴彦人，硕士研究生，机械工程师，主要从事研究数控落地铣镗床、刨台铣镗床、重型回转工作台、数控纤维缠绕机等产品的设计工作。