基于灰色系统理论的数控机床误差分析.docx
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1、 基于灰色系统理论的数控机床误差分析 张卫卫摘要 数控机床的误差是影响机床精度的关键因素,因此需要对其进行预测和补偿。首先,基于灰色系统理论建立动态灰色模型,对数控机床产生的误差进行预测;其次,结合实例建立动态灰色模型群,分析得出新陈代谢动态灰色模型是误差补偿的最优模型。关键词数控机床;误差分析;灰色系统;动态灰色模型 G712 文献标志码 A 2096-0603(2018)36-0310-02一、数控机床误差分析数控机床误差主要受到机床部件的几何关系、运动关系、热变形、切削力、机床本身受力变形、装配精度、测试设备精度、刀具磨损、夹具精度等因素的影响。参照误差影响因素可将误差分为几何误差及运动
2、误差、热误差、伺服控制误差和切削力误差,其中热误差和几何误差分别占总误差的45%和20%,是数控机床的主要误差来源。越是精密的机床,热误差占总误差的比例越大,热误差不仅降低加工精度,而且影响生产率,因此减少热误差是提高机床加工精度的关键环节。数控机床误差主要是与机床本身结构有关的误差,主要包括几何误差、低速运动误差、机床部件偏载误差、热变形误差等,占机床总误差的70%。其余误差由主轴的回转运动、机床振动和机床伺服控制性能产生,这些误差导致工件与刀具之间的相对位置的变化,进而影响加工精度。因此,影响数控机床精度的关键因素是数控机床误差,提高机床加工精度的有效办法是降低数控机床误差,对误差进行预测
3、及补偿。二、数控机床误差补偿的建模方法数控机床误差的补偿过程是对误差进行建模分析及测量,并最终进行补偿的过程,其中误差补偿的建模是关键。补偿误差模型是基于灰色系统理论的动态灰色模型,即GM(1,1)模型。三、补偿误差模型的应用分析灰色系统理论在实际应用中,其原始數据序列的数据即可全部用来建模,也可使用部分数据建模,且不同数据建立的模型也不一样,这种情况反应处在不同条件和不同时刻下数控机床的误差也不相同。因此,在实际应用中需要引入模型群概念,通过分析多种模型得出最适合预测数控机床误差的模型。下面分别选取全部数据和部分数据分别建立全数据GM(1,1)模型、新信息GM(1,1)模型和新陈代谢模型。设
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