CN119472515A 轴类零件加工的误差补偿方法、装置、设备及存储介质 （深圳三扬轴业股份有限公司）

稳定性参数，基于补偿参数调整加工刀具的路到校正后的指令并通过加工稳定性参数进行校通过对轴类零件的实际尺寸进行测量并计算偏过程中动态变化的误差和加工过程中容易出现2获取轴类零件实际尺寸的测量数据，利用所述测量数据计算所述将所述测量数据和所述偏差数据输入预设的神经网络补偿模型，得通过快速傅里叶变换对所述目标路径加工指令进行频谱分析，得到幅值谱和相位谱，将所有关键部位的所述测量数据与预设的设计尺寸进行比对，将所述测量数据和所述偏差数据输入神经网络补偿模型，得到初始通过遗传算法对所述初始补偿参数进行优化，得到优化补偿参数和参数灵敏度信息，利用所述优化补偿参数与所述修正后的加工稳利用所述路径误差校正值对所述加工路径可行性参数进行校验，得到路径优化建议，对所述目标路径加工指令进行快速傅里叶变换处理，得到幅值谱和相对所述低频幅值信息和所述中频幅值信息进行滤通过相位展开算法对所述相位谱进行处理，得到连续的相位信息；利用3将所述校正后的低频指令、校正后的中频指令与所述高频幅值信将所述滤波后的低频幅值信息与所述相位校正参数建立对应关系，生成相位补偿矩将所述相位校正后的低频幅值信息通过逆快速傅里叶变换转换为低频通过小波变换对所述滤波后的中频幅值信息进行相位误差分析，基于利用所述加工稳定性参数对所述校正后的指令进行稳定性校核，得到加工可靠性数将所述目标加工指令输入数控加工设备，生成加工路径数据和刀具建立基于加工稳定性参数的稳定性评价模型，利用所述稳定性评价将所述加工可靠性数据中的振动幅值、切削力变化和温度梯度指标对所述加工可靠性数据和所述路径平滑度匹配度进行综合分析，基获取模块，用于获取轴类零件实际尺寸的测量数据，利用所4输入模块，用于将所述测量数据和所述偏差数据输入预设的神经网络补偿分析模块，用于通过快速傅里叶变换对所述目标路径加工校核模块，用于利用所述加工稳定性参数对所述校正后的指令进行在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的轴类零件加工的5的测量数据，利用所述测量数据计算所述轴类零件的实际尺寸与预设的设计尺寸的偏差，6[0008]作为优选方案，所述通过快速傅里叶变换对所述目标路径加工指令进行频谱分后的低频幅值信息和滤波后的中频幅值信息；通过相位展开算法对所述相位谱进行处理，到综合校正指令和高频变动参数，利用所述高频变动参数对所述综合校正指令进行微调，[0009]作为优选方案，所述将所述滤波后的低频幅值信息与所述相位校正参数进行组逆快速傅里叶变换转换为低频时域信号，基于所述低频时域信号生成校正后的低频指令；7程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如上述中任一项所述的轴类零件加工的误差合神经网络的智能补偿和频谱分析技术，克服了传统加工中误差积累和路径不稳定的问无法应对加工过程中动态变化的误差和加工过程中容易出现震颤，加剧了零件补偿的难8如图1所示，本申请实施例提供的轴类零件加工的误差补偿方法包括步骤S100至9法应对加工过程中动态变化的误差和加工过程中容易出现震颤，加剧了零件补偿的难度，[0048]通过遗传算法对初始补偿参数进行优化，得到优化补偿差校正值会提示减小刀具的进刀深度，同时路径可行性评估结果显示需要调整路径起始波后的幅值信息包括滤波后的低频幅值信息和滤波全局平滑度，对中频信号滤波后得到的中频幅值信息能够更精确反映加工的局部调整需确保指令的平滑性和动态响应能力。利用高频变动参数对整合后的路径指令进行精细微中频幅值信息，将相位修正后的中频幅值信息通过逆快速傅里叶变换转换为中频时域信[0079]通过将中频相位补偿值与滤波后的中频幅值信息进行组合，逐步修正其相位误[0089]例如，某段加工路径中，数值模拟显示振动频率达到300Hz且切削力变化波动较[0092]例如，某加工路径的振动幅值为0.03mm，而路径平滑度标准要求振动幅值小于21存储有可在处理器22上运行的计算机程序，处理器22执行计算机程序时实现实施例1的在被处理器22运行时使得处理器22执行如实施例1的轴类零件例1所述的轴类零件加工误差补偿方法，实现了高精度加工路径的自动优化和