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数控
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误差
补偿
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三轴数控铣床中的几何和力误差补偿,数控,铣床,中的,几何,以及,误差,补偿
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三轴数控铣床中的几何和力误差补偿 亚洲理工学院，先进技术学院， ， 2120，004年 2月 2日收到 ; 2004 年 4月 26日修订 ;于 2004年 4月 28日接受 摘要 本文通过考虑三轴数控铣床中几何和切削力的误差，提出了一种新的线性误差补偿模型。三轴铣床的几何误差由 21 个部件组成，可通过激光干涉仪在工作体积内测量。在几何误差补偿模型中分别提出并使用由反向传播神经网络确定的几何误差估计。同样，提出了切削力引起的误差估计，反向传播神经网络基于端铣刀行为观察确定，并分别用于切削力诱导误差补偿模型。在各种切割条件下进行各种实验，以研究切割力和机器误差关系。最后，组合的反向传播神经网络模拟了几何和切削力引起的误差的组合。这种独特的模型用于通过单个模型同时补偿地理位移和切削力诱发误差 。已经进行了实验测试，以验证几何和切削力引起的误差补偿模型的性能。 关键词：数控机床精度 ;几何误差切削力引起的误差 ;加工误差 ;错误补偿 许多制造商都需要高精度数控铣床，因为精密零件的需求和质量的一致性正在增长。精密部件最重要的因素是机床的精度。主要是位置误差源于几何，切削力，动载荷等 1,2。 人 1分析了机床上通常遇到的各种几何误差源，以及机器中使用的误差补偿方法。 许多研究人员发展了几何误差。几何误差是数控铣床的重要不准确之处。他们测量了 21个几何误差分量并补偿了数控铣床中的 系统误差 3 3提出了一种构建任意配置的多轴机器的通用误差模型的方法。它是基于刚体运动的假设，并使用均匀的变换矩阵。 人 4提出了一般体积误差模型的推导，它使用滑动轴的均匀变换矩阵来合成立式铣床的几何和热误差。他们测量了 21个几何误差元件，并补偿了误差，以验证其误差模型。 6将积分误差包括在体积误差模型中。 et 7提出了一种通过使用激光干涉仪通过沿 15条线执行简单位移测量来获得所有 21个误差分量的方法。 et 8开发了一种能够通过激光测距仪进行对角位移测量的系统，当多机轴同时移动时，具有自动光学对准。结果表明，可以从工作体积中某些确定的对角线的位移测量中快速估计 3轴机器的21个几何误差。 数控铣床的另一个主要原因是由于切削力而导致误差。由于切削作用或机床结构的变形，工件误差可能是由于刀具和工件界面的过大变形引起的。 9,10提出了一种理论模型来预测球头铣削中的凹凸表面的切削力和加工误差。在加工表面的各个部分计算了由力引起的刀具磨损引起的加工误差。 人15提出了一种数学模型来估计切削 力和各种切削条件下球头铣削的最终表面形状误差。 16研究了完整的数控机床系统的轮廓误差，涵盖了所有的功能组，包括轨迹规划，轨迹跟踪，切割过程和机床结构动力学。云等 11,12开发了一种新的方法，可以在宽范围的切割条件下计算切割条件独立的系数及其力，并预测在外围铣削过程中产生的三维加工表面误差。 本文分为四个部分。第一部分讨论了三轴铣床的几何误差模型。 人提出的模型 6被应用。共有 21 个几何误差分量由激光干涉仪测量。该型号在几何误差补偿模型中提出 并使用反向传播神经网络确定的几何误差估计。通过修改 令来补偿几何误差。激光干涉仪测量两个直线在 二部分讨论了切削力引起的误差模型。通过基于端铣刀行为观测的反向传播神经网络估计。该模型用于切削力诱导误差补偿模型。切割力传感器被开发并应用于测量切割力。由于切割力导致的加工误差的结果是由相机测量的。在多种切削条件下进行各种实验，以验证 3轴铣床上的切削力和加工误差。第三部分讨论了由组合反向传播神经网络建模的几何和切削力诱导误差的组合。它用于通过单个模型同时补偿几何和切削力引起的误差。实验测试是进行实验测试，以验证切削力引起的误差补偿的性能。 对于三轴铣床，有 21个错误组件。通过使用刚体模型，误差小角度近似和均匀变换构造几何误差模型。在本文中， 人的几何误差模型 6应用如下：其中 x， y， 别是沿着 x， y和 直线性误差，其中第一个下标指的是误差方向，第二个指的是移动方向。 角度误差，其中第一个下标指的是旋转误差的轴，第二个指的是移动方向。 每对轴之间的矩形误差。图 1 图 图 示出了机器系统的六自由度错误运动的示意图。图 2显示了每对轴之间的平方误差。 和加工误差 削力计算 13开发了切割力模型。 x， y和 与未切割的芯片厚度成比例的摩擦力 如下： 是刀具的角度位置 ; 特定的切割力 ; i， j， k）是瞬时未切割的芯片厚度 ; 芯片流角度 ;而 高度 z 轴盘元件。 以任意刀具旋转角度作用在一个弹簧上的切削力分量可以计算为： 在任意的切割器旋转角度下，在 x， y 和 z 方向上的切割力分量可以通过以在该特定切割器旋转角度下作用在每个叶片上的力相加来获得： 割定位计算 加工误差的主要原因之一是削减切割力。通过假设刀具作为悬臂梁，切割动作可以得到 14 其中 F 是切削力， I 是刀具的面积惯性矩， E 是杨氏模量， L 是突出端， z 方向位置， z 是偏移位置。如图 3 所示，端铣刀的两端由两部分组成，可以简化为两级圆柱形悬臂梁的螺栓和柄部件。所得的切割机弯曲变形是 其中 ， 流体的长度，流体惯性的时刻。在端铣刀中，在 x或 y 轴上切割材料时，由此产生的切割器弯曲变形将影响工件形状精度。 图 3端铣刀结构。 4 反 向传播神经网络的函数近似 反向传播神经网络是最常用的神经网络结构之一。它是通过将 17学习规则推广到多层网络和非线性不可转移的传递函数而创建的。它是简单有效的，并且在广泛的应用中发现，例如函数近似。功能近似应用了分布在两层网络中的隐藏层和输出层。隐层用于提供在输出中表示的输入关系的方法。输出层用作为模型输出的节点。双层 1所示，隐层中有两个节点，输出层有一个节点。 第一层和第二层的传递函数可以是 曲正切 线性，饱和线性或其他 取决于目标形状的函数。反向传播算法是 小均方）算法的泛化。该算法提供了训练集： 其中 训练集的输入和目标输出。为了最小化均方误差，算法对网络对数进行了计算， 其中 算法近似于均方误差 其中平方误差的期望已被迭代 似均方误差的最速下降算法为 其中 网络训练期间，权重和比例被修改，直到 近似均方误差最小。 5 实验结果 图 何误差确定 三个位置误差（ ）， 6个角度误差（ ，6个直线度误差（ 和 3个矩形误差 (通过激光干涉仪测量。 3 个角度误差（ ）源自直角平直度 6。测量向前和向后两个方向的所有误差分量。激光系统包括以下组件 ： 量激光器， 涉仪，反射镜组和计算机。对 x， y 和 z 轴位置函数的误差模型进行了估计。图 5和 6显示了一些错误组件。图 5示出沿着向后方向的 6示出沿着向后方向的 测量节点之间的中间位置处的误差模型的估计由反向传播神经网络确定。 图 何误差模型 激光干涉仪在前后方向上直接测量了 21个误差分量。 x， y和 1） - （ 3）相对于测量位置 x， y 和 z。使用反向传播神经网络的函数近似近似几何误差模型。几何误差模型的反向神经网络结构如图 7所示。测量点的位置 x， y和 z 是网络的输入， x， y和 图 轴向后方向的角误差
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