数控机床温度测点优化布置和热误差建模研究

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3.0 高德中 2024-11-19 5 4 3.26MB 61 页 15积分

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摘要

热误差是影响高精密数控机床加工精度的重要因素之一。机床在主轴旋转和

线性轴线运动过程中，内部热源和环境温度的相互作用使机床产生温度梯度，机

床零部件受热不均匀而膨胀变形，造成机床刀具与工作台的相对位置发生热变形，

导致加工误差。

近年来国内外专家学者的研究表明，减少机床热误差的方法主要有两个方向：

一方面通过改进设计方法和制造工艺，对机床结构进行优化设计，提高机床的精

度和刚度以降低加工误差，即机床结构优化设计；另一方面通过试验对机床的温

度场和变形量进行分析，建立热误差模型，进行热误差补偿。热误差不能在设计

阶段被完全消除，当加工精度要求较高时，采用结构优化设计方法将使生产成本

显著增加，甚至超过了减少加工误差所能带来的效益；即使是高精度机床，使用

一段时间后精度仍会降低，难以保证始终如一的高精度。所以热误差补偿技术是

提高机床加工精度最经济有效的办法。

数控机床热误差补偿技术的研究通常由三个部分组成：机床温度场和热变形

的检测与分析、热误差模型的建立、热误差补偿的执行。本课题针对前面两部分

内容展开研究。具体包括：以 VMC1165B 立式加工中心为实验对象，根据 ISO230-3

国际标准设计数控机床热特性实验方案，确定最佳关键温度测点位置和数目以获

得机床温度场分布，建立高精度和强鲁棒性的机床热误差模型。

为了用尽可能少的温度测点来反映机床的热变形规律，本文采用模糊聚类分

析方法，根据各测点温度变化规律的相似性将温度测点划分为若干类；为了减少

温度测点的冗余信息，在温度变化规律相似的每一类温度测点中，通过热误差灵

敏度分析，从每一类别中确定一个对热变形灵敏度最高的测点作为最优测点，并

由聚类分析所确定的每一类中的最优测点组成机床热变形的最优温度测点组合。

通过这些测点对机床热变形进行多元线性回归建模分析，验证了该机床测点优化

选择方法的有效性。

神经网络具有很强的非线性拟合能力和很高的鲁棒性。为了获得高精度的热

误差模型，本文提出神经模糊逻辑方法对机床热误差进行建模，所建模型的输出

值与试验测量值拟合得很好，显示了较高的精度。将该模型与多元线性回归方法

所建立模型进行比较，验证了该方法的优越性。

关键词: 数控机床机床热误差热特性检测温度测点优化布置热误

差建模

ABSTRACT

Thermal error is one of the most important factors to affect the machining accuracy

of the high precision CNC machine. In the processing of the spindle rotation and linear

axis movement of the CNC machine, the interaction between internal heat source and

the ambient temperature created temperature gradient in the machine tool, and the parts

of the machine tool were uneven deformation by heating expansive which causing

thermal deformation between the relative position of tool and the worktable. Finally

result in the machining errors.

In recent years, the existing studies of experts and scholars at domestics and abroad

have shown that there are two main methods of reducing machine tools thermal errors.

On one hand, by the improvement of design methods and manufacturing processes

which can optimize the structure design of machine tool improving the accuracy and

stiffness of the machine tool to reduce processing errors and optimized design of

machine tool structure. On the other hand, by testing analysis of temperature field,

thermal deformation of machine tools and building thermal error model, making

thermal error compensation. Thermal errors could not be completely eliminated at the

design stage. When the higher machining accuracy is requested, using structure

optimization design allows significant increase in production costs. The benefits are

even more than reducing processing errors. The accuracy will reduce over time, even

for the high-precision machine tools. It is difficult to guarantee the consistent high

accuracy. Thermal error compensation technology is the lowest cost and the most

effective way of improving machine tool Machining accuracy.

The research on thermal error compensation techniques for CNC machine tool

usually consists of three parts: detection and analysis of temperature field and thermal

deformation of machine tools, establishment of thermal error modeling and execution of

thermal error compensation. The topic studies aim at two previous contents. The

experiment subject is VMC1165B vertical machining center. According to the ISO230-3

international standards, this topic of designing thermal characteristics experimental of

CNC machine tools which makes sure the best critical temperature measuring positions

and the number of temperature distribution for a machine tool, establishing a high

precision thermal error model of strong and robust.

In order to reflect the properties of the machine heat distortion with minimal

temperature measuring points, this paper divides all those points, in accordance to the

similarity of their variations, into several categories by the method of fuzzy cluster

analysis, and reduces the redundancy information by choosing among each category an

optimal measurement point that bears the highest sensitivity of the thermal deformation

of measuring points. With a combination of optimal measuring points a multiple linear

regression modeling for machine tool thermal distortion would then be obtained,

providing the desired thermal error model for machine tool thermal error compensation.

Neural network has strong capacity of nonlinear fitting and a high level of

robustness. In order to achieve a high accuracy of thermal error model, the paper

proposes the method of neural fuzzy logic in thermal error modeling. The output value

of building model fits very well with experimental measuring data, showing a higher

level of precision. This model compared with the model created by the method of

multivariate linear regression which verified the advantage of this method.

Key Words: CNC machine, thermal error of machine tools, the

measuring of thermal characteristics, the optimum

placement of temperature measuring points, thermal

error modeling

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ...................................................................................................................1

§1.1 课题的背景及意义 .............................................................................................. 1

§1.2 数控机床的热特性研究现状 .............................................................................. 2

§1.2.1 数控机床热变形的研究 ................................................................................2

§1.2.2 数控机床温度测点优化布置研究现状 ........................................................3

§1.2.3 数控机床热误差建模的研究现状 ................................................................5

§1.2.4 数控机床热特性研究目前存在的主要问题 ................................................6

§1.3 本课题研究内容及论文结构 .............................................................................. 7

第二章数控机床热特性检测系统设计 .........................................................................9

§2.1 试验对象 .............................................................................................................. 9

§2.2 数控机床热特性检测系统的硬件组成 ............................................................ 10

§2.3 数控机床热特性检测系统的软件组成 ............................................................ 12

§2.4 数控机床热特性检测系统的调试 .................................................................... 13

§2.5 本章小结 ............................................................................................................ 14

第三章数控机床热特性的检测与分析 .......................................................................15

§3.1 数控机床热特性检测方法 ................................................................................ 15

§3.1.1 数控机床检测前准备 ..................................................................................15

§3.1.2 机床主轴旋转引起的热变形的测量方法 ..................................................15

§3.1.3 数控机床线性轴线运动引起的热变形的测量方法 ..................................17

§3.2 数控机床温度场和热变形的测量与分析 ........................................................ 19

§3.2.1 数控机床主轴旋转产生的温度场对热变形的影响规律 ...........................19

§3.2.2 数控机床 x向线性轴线运动产生的温度场对热变形的影响规律 ..........22

§3.2.3 数控机床 y向线性轴线运动产生的温度场对热变形的影响规律 ..........25

§3.2.4 数控机床整机温度场对热变形的影响规律 ..............................................28

§3.2.5 环境温度变化对数控机床热特性的影响 ..................................................32

§3.3 本章小结 ............................................................................................................. 34

第四章数控机床温度测点的优化选择 .......................................................................35

§4.1 数控机床热源分析 ............................................................................................ 35

§4.2 温度测点的优化布置研究 ................................................................................ 35

§4.3 数控机床温度测点的优化选择方法 ................................................................ 36

§4.3.1 模糊聚类分析的基本原理 ...........................................................................36

§4.3.2 热误差灵敏度的定义 ...................................................................................38

§4.3.3 多元线性回归模型 ......................................................................................38

§4.4 试验验证 ............................................................................................................ 39

§4.5 本章小结 ............................................................................................................ 44

第五章数控机床热误差建模方法 ...............................................................................45

§5.1 数控机床热误差建模方法 ................................................................................ 45

§5.1.1 神经模糊逻辑系统 ......................................................................................45

§5.1.1.1 模糊逻辑 ...............................................................................................45

§5.1.1.2 自适应神经网络 ....................................................................................46

§5.1.1.3 神经模糊逻辑系统 ................................................................................46

§5.1.2 基于神经模糊逻辑的热误差建模 ..............................................................47

§5.1.3 结论 ..............................................................................................................50

§5.2 本章小结 ............................................................................................................ 50

第六章结论与展望 .......................................................................................................51

§6.1 总结 .................................................................................................................... 51

§6.2 展望 .................................................................................................................... 51

参考文献 .........................................................................................................................53

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .............................................57

致谢 .............................................................................................................................58

第一章绪论

§1.1 课题的背景及意义

据Birmingham 大学教授 J. Peklenik 统计分析表明，精密加工中机床受热变形

影响造成的加工精度误差占机床总加工误差的 40%~70%[1]，是机械制造过程中的

主要误差来源。

随着现代制造技术不断朝着高效、高精度和高质量的方向发展，汽车工业、

航天航空高端制造领域对现代制造技术提出了越来越高的要求，精密加工和超精

密加工技术已成为现代机械制造中的主要发展方向。随着精密加工技术的广泛应

用，对数控机床加工精度的要求也日益提高。机床的制造误差主要有：机床几何

误差、热变形误差、切削力误差和控制系统误差等。其中，对机床加工精度误差

影响较大的主要是机床几何误差和热变形误差。随着机械制造技术的发展，机床

定位精度和刀具切削性能不断提高，机床结构的优化设计和机床装配技术也逐渐

提高，机床几何误差和切削力误差也得到了较好的控制。而热误差却仍是影响机

床加工精度的主要因素。

机床热误差[2]是指在生产过程中，由于机床各部件受热产生热变形，导致刀具

和工件之间的相对位置发生变化，由此产生的误差。在过去的几十年里，国内外

专家学者已对机床热误差进行了广泛的研究，并得出结论[3]：基于软件的误差在线

补偿法是减小机床误差，使机床达到持续高效高质量加工的重要途径，而且误差

补偿技术已经应用到几何误差、切削力误差和机床磨损误差上。但是在实际应用

中，机床热误差补偿技术受到热误差模型的鲁棒性和通用性以及机床温度值和热

误差值的高精度在线检测技术的制约，机床热误差补偿技术的应用还存在很多的

难题，主要包括以下几个方面[2,4]:

1. 热误差模型的鲁棒性和精确性低

在热误差补偿系统中，能否根据机床加工过程中的温度变化建立实时精确估

算热变形的热误差模型是一个很关键的问题。随时间实时变化的热误差是一个时

变动态模型，比几何误差建模更难。数控机床在运转过程中由于其内部热源较多，

不可避免地要发热，在传热和散热过程中的温度梯度变化，切削液和环境温度的

影响，由间隙和摩擦等引起的热滞现象，以及由接触面复杂热应力引起的变形等

因素导致的热误差表现为时滞、时变、多方向耦合及综合非线性等特征，更是增

加了用数学模型描述热误差的复杂性及误差补偿的不确定性[3];

2. 缺乏系统的温度传感器的最优布置方法

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摘要：

摘要热误差是影响高精密数控机床加工精度的重要因素之一。机床在主轴旋转和线性轴线运动过程中，内部热源和环境温度的相互作用使机床产生温度梯度，机床零部件受热不均匀而膨胀变形，造成机床刀具与工作台的相对位置发生热变形，导致加工误差。近年来国内外专家学者的研究表明，减少机床热误差的方法主要有两个方向：一方面通过改进设计方法和制造工艺，对机床结构进行优化设计，提高机床的精度和刚度以降低加工误差，即机床结构优化设计；另一方面通过试验对机床的温度场和变形量进行分析，建立热误差模型，进行热误差补偿。热误差不能在设计阶段被完全消除，当加工精度要求较高时，采用结构优化设计方法将使生产成本显著增加，甚至超过了减少加...

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