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数控机床运动误差智能补偿方法的研究

2020-05-10吴海峰

现代职业教育·高职高专 2020年20期
关键词:工件机床数控机床

吴海峰

[摘           要]  数控机床整个的加工过程是相对复杂的,并且带有一定的不确定性和非线性特点。目前的数控机床传统生产工艺很难满足企业需求。在新形势背景下,加强对数控机床运动误差的分析,探讨智能补偿方法是该行业研究人员关注的重点。主要分析数控机床常见的运动误差和智能化的补偿方法,目的是在全面了解數控机床生产工艺的过程中,进一步优化生产工艺,使得数控机床加工更能满足企业的生产需求。

[关    键   词]  数控机床加工;数控机床运动;误差分析;智能补偿方法

[中图分类号]  TG659                      [文献标志码]   A              [文章编号]  2096-0603(2020)20-0152-02

数控机床的整个运动过程较为复杂,且带有不确定性和非线性特点。正是由于数控机床整个加工过程的特点,才导致数控机床容易出现运动误差,影响企业的正常生产。数控机床运动误差在处理时难度系数较大,如果操作人员没有正确辨识机床误差参数,将影响数控机床整个的生产精度。由此可见,加强对数控机床运动误差的分析,探索智能化补偿办法是非常必要的。

一、数控机床常见的运动误差

(一)几何误差

几何误差对数控机床整体来说较为稳定,便于进行误差补偿。研究人员发现导致几何误差处出现的原因主要如下:(1)机床原始制造中产生的误差,由机床各个零部件的几何形状、之间的位置关系、表面质量等引起的机床运动误差;(2)机床控制系统误差;(3)机床振动误差;(4)检测系统的测试误差;(5)切削力负荷引起的误差;(6)外界干扰造成的误差等。其中外界干扰造成的误差主要是周围环境的改变和工况运动变化等引起的。误差合成公式理论是解决上述误差所依据的理论基础,对机床各项单项原始误差值直接测量,之后在误差合成公式下对补偿点的误差分量进行计算,由此实现对机床的误差补偿。此外,也可以借助误差直接补偿法,此种方法需要对机床空间矢量准确测出,在对补偿精度要求较高的情况下,对测量精度和测量点数的要求也就越高。实际情况中要求全面掌握测量空间任意一点的误差显然是不现实的,此时就需要借助差值法对补偿点的误差分量进行计算,结合计算出来的数值修正误差。误差直接测量法下需要建立绝对测量坐标系,在坐标系下对补偿点的误差分量展开计算,保障数控机床加工精度。在数控机床几何误差补偿法中,最为关键的环节就是误差的测量,只有在误差测量的基础下,才能构建误差模型,以此为基础展开下一步的工作。

(二)切削力误差

切削力误差主要是数控机床加工过程中产生的切削力引起的,在切削力的影响下机床、刀具和工件会发生变形,影响实际切削位置,导致切削位置出现移位。作用在刀具和工件上的切削力,除了让工具和工件发生变形,还会促使工作台、机床主轴和整个的机床发生不同程度的变形。采用切削力误差直接测量法可以将误差数值和切削力直接对接在一起,起到补偿切削力误差的目的。此外,主轴伺服电机电流受切削力的影响也会发生变化,因此可以通过检测主轴伺服电机电流的情况来判断切削力误差。研究学者在切削力误差补偿方案中又提出了利用模糊神经理论建立鲁棒性强的切削力误差综合模型,在该模型的基础上得出了切削力最后的误差补偿方案,该方案的实施可以极大提升数控机床加工精度。

(三)热误差

影响机床尺寸误差的一个重要原因就是热的作用。其中根据相关资料显示,在机床尺寸误差中60%以上都是在热的作用下引起的热变形导致的。其中避免数控机床热误差常采用的方式如下:(1)对机床设计和材料进一步改正;(2)对数控机床中重要部件的温度采用热执行装置来控制;(3)探究热变形和温度分布之间的关系,构建数学模型,在软件的辅助下预报误差,构建NC装置补偿,减轻乃至消除热变形对机床刀具产生的影响。现阶段在数控机床热误差的补偿方案中,常见的方式有两种,一是反馈中断补偿法,二是原点平移补偿法。前者是在构建热误差模型的基础上,将计算数值插入伺服系统中,在反馈环节实现误差控制。伺服电机的编码器反馈信号是在热误差补偿控制器下获取的,此外机床的热误差还可以在该补偿器下进行计算,将热误差数字信号与编码器信号相加减,以此达到调节机床进给位置的目的。后者主要是在热误差补偿控制器的作用下,对机床热误差进行计算,将计算出来的数值作为补偿信号,被送到CNC控制器。随后在CNC控制系统中的平位参考点对热误差进行补偿。

二、数控机床运动误差智能补偿方法分析

(一)机床误差测试技术

机床误差检测是处理数控机床运动误差的关键环节。此外,机床误差检测技术也是确定选择何种补偿误差方法的基础。数控机床误差测量过程中需要秉持相应的原则,分别是一致性原则、简单性原则以及完备性原则。其中误差测量和使用条件的一致性是一致性原则的主要内容;测量整个过程要做到简单明了,方便使用是简单性原则的主要内容;测量误差需要根据数控机床的整个生产过程而定是完备性原则的主要内容。在数控误差测试技术的支持下,可以初步估计误差精度,为后期的误差补偿方法的确定提供有效的支持。

(二)机床误差补偿中人工神经网络技术

神经网络作为算法的一种,带有较强的先进性,在误差处理中采用神经网络可以达到较好的应用效果。构成神经网络的功能单元较多,这些功能单元像神经节进行组合,在不断组合过程中形成了整个神经系统。人工神经网络补偿技术具有较强的协同能力,可以规划和处理不同类型的运动误差。此外,人工神经网络补偿技术还具有强大的非线性映射能力,即便是针对复杂程度较高的运动误差,也可以进行合理性的补偿。此外,加上人工神经网络补偿技术还带有较强的自主学习能力,兼容性和容错性也较强,可以在短时间识别并处理不确定性的误差,由此可以避免运动误差导致的加工精度下降问题,将数控机床的加工精度提升,提高加工和生产效率。

(三)机床误差补偿中多体系统理论误差分析

机床误差测试技术和人工神经网络误差补偿技术,对数控机床运动误差智能补偿可以起到基础性的处理作用。多体系统理论误差分析与机床误差测试技术和人工神经网络误差补偿技术相比较,在功能上更为强大。具体表现在以下几个方面,(1)多体系统理论误差分析属于一种关联性优化模型,该模型是在实际的数控机床生产经验中得出的,具有多面性的特点。(2)这种关联性优化模型可以分析和描述一个机械运动过程,并能够保障分析和描述的完整性、抽象性和高度概括性。关联性优化模型在判别、处理误差类型和分析误差上具有明显的优势。(3)数控机床中复杂的机械系统可以在多体系统理论的支持下,构建起最优化的模型,利用最优化的模型可以对数控机床运动误差进行更好的处理,能将数控机床的误差精度和生产加工效率明显提升。由此可见,多体系统理论对整个的数控机床运动误差智能化补偿起到的作用是非常显著的。

三、神经网络数控机床运动误差补偿方法

(一)CNC系统神经网络辨识技术

神经网络补偿算法在数控机床误差智能补偿中占据非常重要的地位,神经网络补偿算法与无偿补偿相比较来说,神经网络补偿算法更具优化作用。依靠此种误差补偿办法的CNC网络辨识系统可以实现对加工过程中零部件误差的检测,判断零部件在加工过程中的空间位置,在此基础上构建最优化的模型,对零部件加工中的空间位置进行拟合处理。对数据机床系统中的误差目标进行确定是CNC系统神经网络辨识的独特之处,同样也是最具优势的地方。CNC系统神经网络辨识技术在处理目标向量的过程中,可以依据神经网络的记忆功能对其进行网络化训练。此外,CNC系统神经网络辨识在运行的过程中,不断拟合最优化数值,找到最佳的零部件加工精度。CNC系统神经网络的辨识以网络结构类型的确定为起点,在明确工件尺寸输入量的基础下,对参数进行处理。此种神经网络补偿算法在优化模型的基础上,不断获取最精确的工件尺寸,进一步保障误差精度。

(二)神经网络误差补偿方法建模技术

传统的数控机床运动误差智能补偿方案中,在基本模型方法上存在较大问题。采用牛顿法和样条法,不仅可以有效解决传统数控机床运动误差智能补偿过程中存在的基本模型方法弊端,而且在整个的数控机床运动误差智能补偿过程中,纳入牛顿法和样条法可以有效检测出生产建模过程中存在的漏洞,合理控制并修补工件参数,确保数控机床的整个生产加工过程保持高度的精确性。我们可以将神经网络补偿法中的建模技术看成是大规模数据不断拟合的过程。神经网络补偿法中的拟合过程可以对工件曲面等进行函数逼近,确保生产数据与精确参数无限程度的接近。总而言之,神经网络在工件建模的整个过程中,可以对工件数据不断拟合调整,保障数控机床的整个生产过程误差精度在合理范围内,并满足企业对数控机床的生产要求。

四、结语

综上所述,数控机床加工技术在现代化制造行业快速发展的背景下,已经逐渐走向成熟。各个企业对加工工件的要求越来越高,传统的数控机床加工模式已经不能满足企业的发展要求,需要数控机床加工行业不断变革新的加工生产技术,采用最先进的生产设备和生产技术,将机械加工零部件的精确程度进一步提升。本文主要分析了数控机床加工生产中最常出现的运动误差,并探讨了科学有效的措施来提升数控机床运动误差精度,重点分析和研究了数控机床运动误差智能补偿方法,并提出了相应的意见和建议,希望通过本文的分析可进一步提升我国数控机床加工生产效率,保障工件加工质量,进一步推动我国制造行业的发展。

参考文献:

[1]张虎,周云飞,唐小琦,等.基于激光干涉仪的数控机床运动误差识别与补偿[J].中国机械工程,2002,13(21):1838-1841.

[2]唐笑,刘壮.数控机床空间误差的通用补偿建模研究[J].中國制造业信息化,2008(21):36-39.

[3]李刚.五轴数控研抛机床误差综合建模及补偿技术研究[D].长春:长春工业大学,2016.

[4]任小洪,周天鹏,林健,等.数控机床热误差的智能补偿方式及应用[J].机械设计与制造,2011(12):163-164.

编辑 王海文

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