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基于RBF神經網絡的主軸熱變形實時測量與研究

運用RBF神經網絡理論建立機床主軸熱誤差數學模型,首次采用API主軸測量系統對150MD24Y16型電主軸進行了熱變形實時測量。實驗結果表明,所測主軸熱變形沿Z軸方向最大,在主軸轉速1000r/min的條件下,約為43μm,并依據國際標準對主軸進行了24h測量,為后期有限元分析和實時補償提供了實測數據和經驗保障。

主題:中高檔數控規廉及關鍵技 T p sM dl- i ee C C M c i n e eho g oi: i e Hg L vl N ah e adK yT cnl y c d, h n o

基于 R F神經網絡的主軸熱變形實時測量與研究 B 伍良生翟少劍周大帥馬建峰 (北京工業大學機械工程與應用電子技術學院,北京 10 2 ) 0 1 4摘要:用 R F神經網絡理論建立機床主軸熱誤差數學模型,次采用 A I主軸測量系統對運 B首 P

10 2 Y 6型電主軸進行了熱變形實時測量。實驗結果表明,測主軸熱變形沿 z軸方向最大, 5 MD 4 1所 在主軸轉速 10 0r mi 0/ n的條件下,為 4 約 3 關鍵詞:主軸徑向基函數神經網絡

,并依據國際標準對主軸進行了 2 量, 4h測為后期有 A I P

限元分析和實時補償提供了實測數據和經驗保障。 熱變形實時測量 中圖分類號: H1 1 4 T 6 .文獻標識碼: A

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機床工作時,內、熱源的作用下,在外主軸系統的各個部分 (滾珠絲杠、承、子、削過程以及冷如軸定切卻和潤滑液等 )會產生不同程度的溫升。升溫后,都 主軸和機床其他部件的空間相對位置和尺寸都將與溫升前不同,成不同的溫度場,而產生不同程度的熱形進變形,致加工精度誤差導。據統計,主軸單元的熱 變形已經成為影響加工精度的主要因素,已達到工件

床溫度值來預報熱誤差。 國內外許多學者都對熱誤差進行了大量的有益研究,大多是采用有限元的方法建立溫度場模型。但

由于主軸是個復雜系統,零件之間的傳熱系數及傳各熱方式不易具體確定,些非線性因素及其交互作用這 的影響,使很難精確地確定

其熱變形誤差 。神致一經網絡理論是利用工程技術手段模擬人腦神經網絡結構和功能的一種非線性動力學系統,已成功運用到并熱誤差建模中。本文運用徑向基函數 ( a i ai R da B s l s F n t n R F神經網絡對機床進行熱誤差建模, u ci, B ) o首次采用美國 A I司的主軸熱變形分析系統,主軸 P公對 熱變形誤差進行實時試驗研究,主軸的精度提高和為實時精度補償提供了重要的數據依據。

總加工誤差的 4%~ 0[6。所以,提高機床的 0 7% 4] -要加工精度,就必須采取有效的措施減小熱誤差。誤差補償是最常用有效的方法之一,經濟性也好,可應用既于新機床,可用于舊機床的改造。但熱誤差補償的也 關鍵是盡可能準確地進行熱誤差建模,即建立機床熱誤差和溫度之間的關系,而在實時補償過程中用機從

¥國家重大專項 (0 9 X 4 1— 3 ); 2 0 Z 00 4 0 6北京 _業大學博士科研啟動基金項目資助 _ I=

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