（机械电子工程专业论文）复杂曲面零件的在线检测误差评定与补偿方法研究.pdf

摘要 摘要 在数字化制造的新时代，高速，高效，高精度是数字化制造的基 本要求，同时，基于c a d 模型的零件测量技术也得到了飞速的发展， 高精密零件的加工精度检测与评定技术面临着更大的挑战。三坐标测 量机( c m b t ) 的出现大大提高了零件的测量精度，但由于工件二次装夹 的定位误差和大型曲面的精密测量与定位难题限制了c m m 的广泛使 用。针对复杂曲面、大型零件的加工精度检测与评价技术难题，本文 将开展加工工件的数控机床在线检测技术研究。在s t l 文件格式的曲 面模型基础上，深入研究测量点云数据的误差补偿、曲面重构、曲面 误差分析和加工补偿等关键技术，主要内容包括以下几个方面： ( 1 ) 针对复杂曲面零件的加工精度检测技术，开展相关技术的调 研，主要包括测量方式、曲面重构、及预行程误差补偿等关键技术。 在国内外研究现状及趋势的分析基础上，明确目前该领域仍然存在的 难点问题。 ( 2 ) 在熟悉在线检测原理的基础上，分析接触式测量系统的误差 来源，对测量系统误差的主要来源一一预行程误差、测头半径误差进 行研究，提出基于b p 神经网络算法的预行程误差补偿方法和基于重 构曲面的测头半径误差三维补偿法。 ( 3 ) 在复杂曲面零件完成加工和测量之后，为能完整表达加工零 件表面形状，提出采用双三次非均匀b 样条曲面重构技术，实现离散 点云数据的曲面重构。 ( 4 ) 在曲面重构的基础上，通过比较重构曲面和原始c a d 模型 的偏移量，提出基于微分进化算法的曲面误差求取方法。并提出通过 修改数控n c 代码的方法实现零件的加工误差补偿。 ( 5 ) 在上述理论算法研究的基础上，基于v c + + 6 0 软件研发平台 和o p e n g l 三维图形接口，开发一套面向复杂曲面零件的在线检测误差 评定与补偿系统。并通过零件的加工与检测实验，验证所开发检测系 统的可行性和稳定性。 i 广东_ t - ：t k 大学硕士学位论文 关键词：复杂曲面，在线检测，b p 神经网络，3 次b 样条，误差补偿 a b s t r a c t a b s tr a c t i nd i g i t a lm a n u f a c t u r i n ge r a ，h i g h e rs p e e d ，h i g h e rp r e c i s i o na n dh i g h e r e f f i c i e n c yp u tf o r w a r dah i g h e rd e m a n dt o n u m e r i c a lc o n t r o lm a c h i n i n g ， m e a n w h i l e ，t h ei n s p e c t i n gt e c h n i q u eo fw o r k p i e c eg e tar a p i dd e v e l o p m e n to n b a s i so fc a dm o d u l e ，h i g h p r e c i s i o ni n s p e c t i o nt e c h n i q u e a n de r r o r e v a l u a t i o n o fw o r k p i e c ef a c e dag r e a tc h a l l e n g e c o o r d i n a t em e a s u r i n g m a c h i n e ( c m m ) h a v eb e e nu s e di na d v a n c e dm a n u f a c t u r i n ge n v i r o n m e n t st o m a k es u r et h a tt h em a n u f a c t u r e dp a r t sh a v eah i g hd i m e n s i o n a la c c u r a c y ， h o w e v e r ，s o m ep r o b l e m ss t i l le x i s ts u c ha st h ee r r o r sc a u s e db yt h es e c o n d f i x i n go p e r a t i o na n di n c a p a b l eo fl a r g ep a r tm e a s u r e m e n tm e a s u r el a r g ep a r t s t h e r e f o r e ，f o rt h ep r o b l e mt h a ti t i sd i f f i c u l tt om e a s u r ea n de v a l u a t et h e m a c h i n ee r r o ro fc o m p l e xs u r f a c ep a r t t h i sp a p e rf o c u so nt h er e s e a r c ho n o n - l i n ei n s p e c t i o ns y s t e md e v e l o p m e n tb a s e do ns t a n d a r dc a dm o d e lo fs t l f o r m a t ，t h em a i nw o r kw i l lb ec o n c e n t r a t eo ne r r o rc o m p e n s a t i o no fm e a s u r e d a t a ，s u r f a c er e c o n s t r u c t i o n ，s u r f a c ee r r o r ，m a c h i n ee r r o rc o m p e n s a t i o n ，t h e n i tc o n t a i n st h ef o l l o w i n gr e s p e c t s ： ( 1 ) f o rt h eo n - l i n ei n s p e c t i o nt e c h n o l o g yo nm a c h i n ee r r o ro fc o m p l e x c u r v e ds u r f a c ep a r t i tw i l ld os o m es u r v e yr e s e a r c hi n c l u d em e a s u r em o d e ， s u r f a c er e c o n s t r u c t i o n ，a n dp r e - t r a v e le r r o rc o m p e n s a t i o n o nt h eb a s i so f a n a l y s e so np r e s e n tr e s e a r c hs i t u a t i o no fh o m ea n da b r o a d ，w ew i l lc o n f i r m t h ek e yt e c h n i q u ei nt h er e s p e c t i v ea r e a ( 2 ) o nb a s i so ff u l l yu n d e r s t a n d i n go n l i n ei n s p e c t i o nt e c h n i q u e ，i nt h i s t h e s i s ，ag r e a td e a lo fa n a l y s i sh a v eb e e nc o n c e n t r a t e do np r e t r a v e le r r o r c o m p e n s a t i o nw h i c hb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k ，a n dp r o b er a d i u s e r r o r c o m p e n s a t i o nw h i c hb a s e do nt h r e e - d i m e n s i o n a lc o m p e n s a t i o nm e t h o d ，a l lo f t h i sd e p e n d e do nad e t a i l e da n a l y s i sa n dr e s e a r c ho ne r r o rs o u r c eo fo n l i n e i n s p e c t i o ns y s t e m 广东工业大学硕士学位论文 ( 3 ) a f t e rm e a s u r et h ef i n i s h e dw o r k p i e c e ，s u r f a c er e c o n s t r u c t i o nb a s e d o nb i c u b i cn o n u n i f o r mb s p l i n e sw i l lb eu s e dt o e x p r e s s t h e s h a p e o f c o m p l e xs u r f a c ep a r t sd i g i t a l l y ( 3 ) o nt h eb a s i so fs u r f a c er e c o n s t r u c t i o n ，i tw i l lp r o p o s eam e t h o dh o w t og e tt h es u r f a c ee r r o ro nt h eu s eo fd i f f e r e n t i a le v o l u t i o na l g o r i t h m ，f r o m w h i c hc o m p a r et h ep o s i t i o nd e v i a t i o nb e t w e e nr e c o n s t r u c t e ds u r f a c ea n dc a d m o d u l e m e a n w h i l e ，am e t h o dw i l lb ep r o p o s e dt or e a l i z et h em a c h i n ee r r o r c o m p e n s a t i o n f r o m m o d i f y t h e o r i g i n a ln cm a c h i n i n g c o d eh a sb e e n p r o p o s e d ( 5 ) b a s e do nt h ev i s u a l c + + 6 0a n do p e n g l3 dg r a p h i c si n t e r f a c e ，a n o n l i n e i n s p e c t i o n a n de r r o re v a l u a t i o n s y s t e m o fm a c h i n i n gt o o l sf o r f r e e - f o r ms u r f a c e s p a r t s h a sb e e n d e v e l o p e d a n d p u t i n p r a c t i c e a n e x p e r i m e n tt ot e s t i f yt h ep r e c i s i o n ，r e l i a b l ea n dt r u s t w o r t h yw a si m p l e m e n t e d k e yw o r d s ：c o m p l e xs u r f a c e s ；o n l i n ei n s p e c t i o n ；b pn e u r a ln e t w o r k ；c u b i c n o n u n i f o r mb - s p l i n e s ；e r r o rc o m p e n s a t i o n c o n t e n t s c o n t e n t s a b s t r a c t ( c h i n e s e ) i a b s t r a c t ( e n g l i s h ) i i i c h a p t e rli n t r o d u c t i o n 1 1 1 r e s e a r c hb a c k g r o u n da n ds i g n i f i c a t i o n 1 1 2r e s e a r c hs t a t u sa b o u to n l i n ei n s p e c t i o no fc o m p l e xc u r v e ds u r f a c ep a r t 1 2 1a b o u ti n s p e c t i o no fc o m p l e xc u r v e ds u r f a c ep a r t s 2 1 2 2a b o u ts u r f a c er e c o n s t r u c t i o n 3 1 2 3a b o u te r r o rc o m p e n s a t i o no fm e a s u r ed a t a 4 1 3 r e s e a r c hs t a t u sa b o u tm a c h i n i n ge r r o rc o m p e n s a t i o n 6 1 4 p r o j e c ts u p p o r t e da n df r a m e w o r ko ft h i st h e s i s 8 c h a p t e r 2e r r o re v o l u t i o na n dc o m p e n s a t i o no no n - l i n e i n s p e c t i o ns y s t e m 10 2 1 e r r o ri nc l a s s i f i c a t i o no fo n l i n ei n s p e c t i o ns y s t e m 1 0 2 2 p r e - t r a v e le r r o ra n a l y s i sa n dc o m p e n s a t i o n 12 ：! 2 1e r r o ra n a l y s i s 12 ：! 2 2i n s p e c t i o no nr e f e r e n c eb a l l 1 4 2 2 3p r e - t r a v e le r r o rp r e d i c tb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k 16 ：! 3r a d i u se r r o rc o m p e n s a t i o n 2 0 2 3 1 s u r f a c en o r m a lv e c t o r 2 1 2 3 2 c o m p e n s a t i o nm e t h o d 2 2 ：! 4 s u m m e r y 2 3 c h a p t e r3s u r f a c er e c o n s t r u c t i o no nb a s i sm e a s u r e i ) j l l r j l 2 4 3 1 i n s t r u c t i o no nb s p l i n e sc u r v e s 2 4 3 1 1d e f i n eo fb - s p l i n e sc u r v e s 2 4 v 广东工业大学硕士学位论文 3 1 2d i f f e r e n t i a lc o e f f i c i e n to fb - s p l i n e sc u r v e s 2 4 3 2i n s t r u c t i o no nb s p l i n e ss u r f a c e 2 5 ：；2 1d e f i n eo fb s p l i n e ss u r f a c e 2 5 3 2 2d i f f e r e n t i a lc o e f f i c i e n to fb s p l i n e ss u r f a c e 2 6 3 3s u r f a c ec o n s t r u c t i o nb a s e do nc u b i cn o n u n i f o r mb - s p l i n e sc u r v e s 2 7 3 3 1k n o tv e c t o r 2 8 3 3 2c o n t r o lp o i n tr e v e r s e 2 9 3 3 3s u r f a c ec o n s t r u c t i o n 3l 3 4p r e c i s i o na n a l y s i sa b o u ts u r f a c ec o n s t r u c t i o n 3 2 3 5s u m m e r y 3 8 c h a p t e r 4s u r f a c ee r r o re v a l u a t l o na n dc o m p e n s a t i o n o nb a s i so fd i f f e r e n t i a le v o l u t i o na l g o r i t h m 3 9 4 1i n t r o d u c t o n 3 9 4 2t w ok i n d so fe r r o ra n a l y s i sm e t h o d 4 0 4 3s u r f a c ee r r o re v a l u a t i o nb a s e do nd i f f e r e n t i a le v o l u t i o na l g o r i t h m 4 1 4 3 1i n t r o d u t i o n 4 2 4 3 2c a l c u l a t et h es u r f a c ee r r o r 4 2 4 4m a c h i n i n ge r r o rc o m p e n s a t i o n 4 4 4 4 1t o o lp a t hr e v i s i o nb a s e do nm e a s u r e dd a t a 4 5 z 1 4 2c o m p e n s a t i o nd o s a g e 4 5 4 4 3t r a c ks u r f a c eo fm a c h i n e 4 7 4 5s u m m e r y 4 8 c h a p t e r 5m a c h i n i n ge r r o rc o m p e n s a t i o ns y s t e m d e v e l o p m e n ta n dv e r i f i c a t i o n 4 9 5 1i n t r o d u c t i o no fi n t e r f a c eo fs y s t e m 4 9 5 2e x p e r i m e n t a lp l a t f o r m 5 0 5 3e x p e r i m e n t a ls c h e m a t i cd e s i g n 5 3 1 ；3 1p r e c i s i o na n a l y s i so ni d e a ln cc o d e 5 4 1 ；3 2p r e c i s i o na n a l y s i so nm o d i f i e dn cc o d e 5 7 5 4s u m m e r y 5 9 v i c o n t e n t s s u m m a r ya n ds c o p e 6 0 r e f e r e n c e s 。6 2 p u b l l s h e dp a p e r sd u r i n gs t u d y i n g 6 6 s t a t e m e n to fo r i g i n a l i t y 6 7 l c 】 i ：n o w l e d g e m e n t 6 8 a p p e n d i x j 6 9 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题研究的背景和意义 高速、高效和高精度是2 i 世纪制造业的基本要求。精密和超精密加 工技术己经成为现代机械制造中最重要的组成部分和发展方向，并成为现 代制造企业提高国际竞争能力的关键技术。随着生产过程自动化的飞速发 展和精密加工的广泛应用，对数控机床加工精度及质量检测精度提出了更 高的要求。 在产品整个生产周期中，加工质量检测产品是制造过程中的必要过程， 并占据了整的制造过程中重要的一部分，如何提高检测效率、缩短检测时 间是一个企业在激烈的市场竞争中成败的关键。其次，对于加工后的工件， 很难做出阶段性的返工。因为零件加工过程中的每个工序和工步，尤其在 数控机床上从粗加工到半精加工再到精加工的过程中，是连贯且无中间检 测过程的。一旦加工完成后再发现，加工出的是一个废品，那么材料、金 钱和时间的消耗，是无法再挽回的。 从我国的具体情况来看，一些大中型企业在购买数控机床设备时并未 选配测头系统，企业大多都使用常规的c n c 加工，所加工的零件必须在机 外的检验工位上进行检测，有时甚至还要花费较长的等候检测的时间。 数控机床在线检测系统是集数控机床、测量系统及计算机系统等为一 体的高度集成化系统，该技术通过在数控机床上安装在机测头，如图卜1 ， 完成包括加工前测量、加工循环中检测以及加工后检测等多种自动检测功 能，实现数控机床工件坐标系设定、调整、在线质量监控。并可通过误差 补偿技术，修正测量结果。整个过程都是在测量软件的控制下自动进行， 同时避免了把工件搬至测量机上测量所带来的二次装夹误差，提高了机床 的加工精度，并且在延长刀具使用寿命，降低了废品率，是大幅度提高我 国机床行业加工精度和水平的经济而最有效的方法。 数控机床在线检测技术涉及到测试理论、计算机技术及最优化理论等 许多学科领域，可以说这类检测及数据处理方法是各类测量中最为复杂的。 广东工业大学硕士学位论文 倘若数控机床在线检测技术能得到普及，必将给我国科研领域以及航空航 天、汽车、造船和模具等制造行业带来深远的影响。 图1 1 数控机床在机测量 f i g u r e1 - 1o n l i n em e a s ur i n go nn u m e r i c a lc o n t r o lm a c h i n e 1 2 复杂曲面零件在线检测技术的研究现状 1 2 1 在复杂曲面测量方面 复杂曲面( 曲线) 的测量实际上是根据一系列采集的离散点去准确表 达曲面( 曲线) 的原始几何形状的过程，其主要问题是如何高效的分布曲 面上测点数目及其分布区域，它包含两方面的内容：( 1 ) 当样本数据数量 相同时，哪种测点分布算法能最大程度地表达曲面的原始形状；( 2 ) 当测 量准确度相同时，哪种测点分布算法可以减少采样点数。 基于接触式测量的在检测系统在对零件进行测量时常用扫描式测量， 如图卜2 ，该方法简单，实用，合理规划测点时将提高测量效率。对于扫描 测量，其主要包括等弧长法、等间距法、和等弦高法。解则晓等人的研究 表明：上述三种采样方法中，等弦高法测量准确度最高，并且在测量准确 度一定的情况下采样点数最少。等间距法原理简单且易于实现，在实际 测量中应用最广，但其缺点是测点分较多，特别是对于曲率变化不一的复 杂曲面，采用小步长测量时其测量效率较低，数据处理较冗繁。对于复杂 曲面测量中的自适应采样，其基本思想是：采样点的分布疏密程度应随曲 面曲率的变化而变化，也即是当曲率越大时，采样点应越密集；而曲率越 小，采样点应越稀疏。针对已知数学模型的曲面，h ，p a n k 等人讨论了模 具型曲面检测时其测点随曲率变化分布算法心1 ；mk o s t e r 贝0 提出测点分布应 2 第一章绪论 以曲面的法线沿参数线以常速变化1 ；s z l i 提出了参数域上根据曲率的变 化实现测点的网络规划1 ，但其未涉及几何不变性的物理域上的测点规划， 且不能在给定采样精度下自适生成采样点。在国内的研究中，王国兴，侯 宇提出了白适应扫描测量法和自由型曲面的单有序测量方法6 1 ，加快了测 量速度和测量效率。来新民，诸进才等通过用s t l 模型来表示曲面模型，并 根据曲面曲率变化来自适应分布测点 引，由于s t l 表达曲面时有一定误差， 其分布效果不太理想。 x 图1 2 扫描测量 f i g u r e l - 2s w e e pm e a s u r e m e n t 1 2 2 在曲面重构方面 对于测量得到的一系列坐标数据，为了能够准确获得曲面的形状、尺 寸、精度等加工信息，这里就需要用数学的方法对离散数据进行处理，也 即是对采集的点云数据进行曲面重构。 对于曲面建模总共有两个建模模式，一种是曲面插值阳1 ，即是利用有 限个点的既定值估算出其他点的函数值，曲面插值要求必须经过已知点； 另一种是曲面拟合0 1 ，即是利用某种函数去无限逼近已知点列，拟合只求 尽量逼近己知点，不用必须通过。常用的曲线、曲面建模方法有：三次多 项式法3 、l a g r a n g e 法、b e z i e r 样条法、三次b 样条法、c o o n 法以及n u r b s 法2 1 等。这些方法各有其特点和应用对象，在复杂空间曲面建模中，b e z i e r 样条法有时在区域的连接处会出现错误；双三次b 样条插值法和双三次 c o o n 插值法应用最广。当利用插值法进行曲面重构时要求采样点分布是双 有序的，也即是测点必须是按照m n 的分布规律分布，且在封闭曲线、曲 面中需要已知曲面在边界的切矢和扭矢，这就给测量增加了困难，甚至难以 实现。侯宇等人在此基础上提出了单有序测量方法1 ，并用双三次b 样条和 3 广东工业大学硕士学位论文 最小二乘法进行曲面建模，有效地弥补了上述方法的缺陷，简化了测量过程 并提高了测量准确度，具有工程应用价值；此外，近年来将口样条与四次e b 样条引入自由曲线、曲面的建模中也获得了良好的效果。 1 2 3 在测量数据的误差补偿方面 接触式测头在进行接触测量时，当其产生的接触力超过了测头的触发 力时，即会产生一个脉冲信号。然而，从测头接触到被测工件开始到测头 触发产生触发信号之间会有一个时间延迟，由此时间延迟而造成的机床主 轴多运行的一部分距离称为预行程，也称为预行程误差。 c b u t l e r 通过研究指出，预行程误差占测量总误差的6 0 心。他在分析 了预行程误差的来源之后，提出了查表格法的预行程误差补偿的模型，当 算法对测量环境要求高，但补偿精度较高。安卫通过实验得出接触式测头 的最大预行程误差为8 2 8 t m ，重复精度为0 5l am n 纠。，r r m a y e r 提出了利 用标准球法矢的预测误差预测真实测点预行程误差的方法心引，该方法通过 对标准球的上半球面进行均匀测点分布，并对测点进行法向测量，将所得 数据与实际坐标进行比较，得出该法矢方向的预行程误差并用来预测真实 测量时的预行程误差，该方法精度高，但由于需要对标准球进行大量点的 采集测量，将耗费大量时间。q y a n g 等1 对预行程误差源进行建模分析，并 将预行程误差源分成四大类心4 ，通过人工智能神经网络算法对预行程误差 进行建模和仿真。s d p h i l l i p s 等人提出了在力学基础上对预行程误差进行 建模，并使用干涉仪等设备对测杆在测量过程中的变形进行数据采集，该 方法处理的数量量较大，但精度比较高心5 1 。a w o z n i a k 和md o b o s z 通过对预 行程误差来源进行分析、总结，并将误差来源分成两个方面：测头移动和 测头变形心引。y s h e n 和sm o o n 将预行程误差映射到标准球的上半球面，并 对每一个方向的标准球测点进行测量，利用b p 神经网络优越的人工智能训 练特点训练误差数据，从而实现同一法矢方向的预行程误差补偿他”。 y i n l i n 等人对水平型和旋转型测头进行了预行程误差分析，并总结出两类 测头的预行程误差预测模型钆2 引。王昀希对检测系统测量误差进行了分类， 并提出了预行程误差预测模型，该方法效率不高，但补偿精度较高引。通 过比对上述各种补偿算法的优劣，本论文将在测头完成标定的基础下，利 用b p 神经网络算法对标准球的预行程误差进行训练，从而实现预行程误差 4 第一章绪论 在线补偿。 此外，进行接触测量时，得到的是测头中心轨迹面，而不是测头与零 件真实接触点的坐标值，因而需要进行测头半径补偿。常用的测头半径的 补偿方法有：矢量法、微平面法、点距法和等距面法等。 在基于法矢法进行测头半径误差补偿中，c m e n q 和f l c h e n 提出了 通过法矢逼近的方法来获得近似法矢，并选取其中一个误差最小的法矢作 为真实法矢，该方法计算精度高，但其计算过程很耗时n 引。3 a e - j “刀p a r k 等提出了一种全新的计算法矢的方法，但由于该方法需要借助外置的测量 接触力装置，从而导致了该方法的局限性n 。周洪涛对半径补偿应用场合 进行分类，如将半径补偿场合分为点类，平面类，和圆柱等回转体，补偿 效果较好引。当被测件是球体、椭圆体、圆柱体等回转体时，可以根据返 回的测头中心轨迹计算出对应回转体解析式，再减去测球半径即可获得真 实测点坐标，实现半径误差补偿；若为平面类，则只需将平面方程从法向 偏移一个测球半径即可，但其给出的对测点的补偿很为复杂，且计算过程 很漫长。王红敏提出了微球面法，该方法通过测量零件表面四个点，然后 利用最小二乘法将其拟合乘球面，并用球面上任意点的法矢去表达测点的 法矢，由于需要事先测量4 个点，因此，该方法相当于增加了大约四倍的测 量时间，且精度并不是很高“。颉赤鹰等人提出的四点共球法与微球面法 极为相似，测量精度相当高，但其测量效率低1 。y c l i n 和矿工s u n 提出 了通过四叉乘法来实现测头半径误差补偿n8 1 ，该方法进行补偿时的效率和 精度都较高。 隋天中等提出了二维半径补偿法，该方法把测头的中心轨迹和被测曲 面的截面看成是等距线关系引。该方法误差大，并且随着测头半径的增加 误差会明显加大。fz h o n g w e i 等人提出了三维补偿补偿法，即是将测头中 心的轨迹所形成的曲面与被测曲面看成是等距面关系心0 1 。该方法需要对曲 面做多次测量，然后采用双三次b 样条曲面拟合技术对测量点云数据进行曲 面拟合，得出测头中心轨迹，求出真实测点的法矢，从而实现测头半径补 偿。该方法补偿精度高，但数据处理相对较麻烦。 对于高精密复杂曲面零件的测量，为了能够获得高精度的测量值，首 先必须保证测头半径补偿误差的精确性，因此，本论文将在前面学者研究 s 广东工业大学硕士学位论文 的基础上，提出在测量时，将使测头以曲面法矢方向进行接触式测量，以 避免当测量曲率变化较大的曲面时测头滑移的现象。同时，对曲面零件表 面的测量数据进行分析，处理，利用f h j 面重构技术实现曲面反求建模，最 后根据重构后的曲面再一次对测点坐标进行三维测头半径误差补偿。 1 3 加工误差补偿方法的研究现状 除加工误差补偿的关键是准确获取加工系统的误差，并在后续加工中 进行针对性误差补偿，从而获得满足要求的高精度产品。获取加工误差的 方式大体可分为两种：一为基于误差源建模的加工误差分析和补偿法，即 从影响加工精度的各误差源着手分析，得出工件加工误差；二为基于工件 测量的误差分析和补偿方法，即对工件加工表面进行测量，对比理论表面 获得对应偏差作为工件在此加工系统下的加工误差。 ( 1 ) 基于误差源建模的加工误差分析和补偿法 此方法主要原理是根据零件加工中的主要误差来源进行建模，如机床 几何误差、运动学误差、热变形误差、载荷误差等。初始研究是基于某一 种误差源进行建模卜3 引，后来发展到对几种误差源综合建模旧4 。3 ，经计算 求出误差值，再作针对性的补偿。c c 三o ，和s q i a n 等研究了通过对切削 力建模，在加工过程中控制切削力不超过给定切削力的办法来减少加工误 差引，zw a t a n a b e 提出了通过实时修改预测的刀位点位置来进行加工误差 补偿引，但其应用了测力计，传感器，放大器等，增大了加工成本。值得 一提的是，国内天津大学的刘又午教授及他的科研团队所创基于多体系统 理论的数控机床误差建模、分析和补偿理论0 川，在机床结构方面进行误 差来源分析开拓了研究思路。根据机床加工误差源建模分析加工误差，反 映的加工误差值仅仅是受某一方面或几个方面的影响，不能综合反应整个 加工系统对加工误差的影响及误差的整体分布。利用此法所获误差值来补 偿加工中的误差，虽然能有效减少加工误差，但也还有一定的局限性。 ( 2 ) 基于工件测量的误差分析和补偿方法 实践证明，在特定工艺条件下，各种误差的综合影响会直接反映在加工 表面上，形成加工误差，且误差值具有一定的稳定性和重复性。若能对该 误差实现补偿加工，即可实现加工精度的提高，这里的误差值就是加工出 的自由曲面同理论曲面的偏差。这个偏差不但包括尺寸、形状误差，还包 6 第一章绪论 括微观误差，如工件的表面粗糙度等。 此方法的基本思想是：对已加工工件表面进行在线( 离线) 测量，用 测量数据来表达原始曲面；然后将被测面与理论曲面对比，找到对应偏差， 并视偏差为加工误差，补偿到数控加工系统中，从而获得合格产品。基于 测量数据的误差补偿法综合反映了零件的加工误差，而不追究误差产生的 来源，反映误差全面，具有宏观意义 r r a m e s h 提出了利用测量数据来修正机床空间几何误差，一定程度上 提升了机床的加工精度引。l oa n dh s i a o 提出了基于c m m 离线测量数据来修 正加工路径的方法进行误差补偿h 引，在工件的加工与测量过程中，由于定 位基准的变化将不可避免的增加测量误差。m y e o n gw o oc h o 等提出基于在 线测量数据和神经网络( p n n ) 的误差补偿方法j 副，通过建立加工误差与 切削条件( 切削量，速率等) 的对应多项式关系来指导加工误差补偿，由 于实时切削条件难于模拟，因此该方法不适合于复杂曲面的补偿加工。王 伏林，易传云等利用c m m 测量数据实现了对数字化齿面的测量与误差补 偿，提高了加工精度，使得低精度的数控机床同时能加工出高精度产品。 相比于建立关于切削力和刀具变形的误模差预测型，虽然这些方法能 够找出数控机床的加工误差，通过对误差补偿之后，能在一定程度上提高 数控机床的精度。但是对切削力的预测主要依据对切削力参数k f 和k r 的在 经验上的分析估计；这需要反复的进行切削试验，增加的加工的时间，降 低了效率；并且对刀具变形的预测主要是通过建立关于变形量的有限元分 析模型( f e m ) ，这也将使误差预测变的更加复杂和效率底下。考虑到各种 因数导致的误差都最终反应到了工件表面上，因此，本论文将通过对加工 后的工件表面数据进行，建立关于工件表面参数和加工误差的非线性关系 式，并将预测的误差用于数控n c 代码的修正，将提高数控产品的加工精度。 综上所述，基于接触式测量的在线检测技术虽然在加工零件的误差评 定中得到良好应用，并能够准确找出待测点云数据的加工误差，但其仅局 限于零件加工误差的评定，而对基于误差数据的补偿加工的研究较少。特 别是复杂曲面零件的加工，由于其表面形状变化无规律，曲率变化快，常 常加工出不合格的产品。针对复杂曲面零件的在线检测、误差评定，误差 补偿等各项技术问题，提出基于在线检测的复杂曲面加工误差评定与补偿 7 广东工业大学硕士学位论文 系统的开发，提高曲面零件的加工精度。 1 4 本文的主要研究内容 本论文的研究内容来源于广东省教育部产学研结合项目面向精密模 具加工过程的在线检测关键技术与系统的研发，项目编号 n o ：2 0 10 8 0 9 0 4 0 0 4 58 ；广东省科技攻关项目复杂曲面零件模型重构与精 密修复关键技术研究，项目编号n o 2 0 0 9 8 0 1 0 9 0 0 0 4 8 ；高等学校博士学 科点专项科研基金资助课题( 博导类) ，项目编号n o 2 0 0 9 4 4 2 0 1 10 0 0 1 。 本论文主要开展基于在线检测的复杂曲面加工误差评定与补偿方法的 研究。论文将首先对在线测量的点云数据进行误差分析与补偿，保证得到 的点云数据的精度。然后采用双三次b 样条曲面曲面重构技术，实现点云 数据的曲面重构，为实际加工曲面提供曲面模型。然后基于微分进化算法 ( d ea r it h m e tic ) 实现加工曲面模型的加工误差求取，并提出通过修改原 理想刀位轨迹的方法实现加工曲面的误差补偿，并在最后通过实验验证基 于在线检测的加工曲面误差评定与补偿方法的准确性与稳定性。本论文的 总体研究思路如图卜3 所示。 自由