前言:
随着生产技术的不断提高,对CNC加工中心加丁稳定性的要求也越来越高'影响CNC加工中心加丁稳定性的因素有很多,其中最主要的因素是CNC加工中心的动态误差特性CNC加工中心的动态误差特性是由其自身各个零件的精度共同决定的w。数控加工中心的主轴是直接进行切削加丁的部位,是影响CNC加工中心稳定性的关键因素' 为了增加CNC加工中心加丁丁件时的稳定性,减少加T误差,需要对CNC加工中心载荷的稳定性进行准确估计1\CNC加工中心载荷稳定性的估计问题,也成为近些年来国内外的研究热点,受到了越来越多人们的关注夂当前阶段,主要的CNC加工中心载荷稳定性估计方法主要由:基于PID的CNC加工中心载荷稳定性估计方法'基于BP神经网络的CNC加工中心载荷稳定性估计方法[81和基于T-S模型的CNC加工中心载荷稳定性估计方法。其中最常用的方法是基于BP神经网络的CNC加工中心载荷稳定性估计方法[91。由于CNC加工中心载荷稳定性估计方法能够为提高CNC加工中心载荷的稳定性提供理论依据,可以有效提高加丁.精度,降低次品率,因此,该课题已经成为机床加T.领域中的一个研究热点,并已成为很多学者研究的重点课题
利用传统算法进行CNC加工中心载荷稳定性估计的过程中,需要建立精确的数学模型,且对于初始参数的设置过于敏感,难以获得精确的稳定性估计结果。
针对上述传统算法存在的不足,提出一种基于碰撞概率的CNC加工中心载荷稳定性估计方法。对CNC加工中心切削的轨迹进行建模,提取刀具运行轨迹的特征点,利用剪枝法对聚类树进行剪枝处理,获得刀具运行轨迹的尺度特征,并依此为依据,利用蒙特卡洛对刀具与T件的碰撞概率进行仿真,计算不同运行轨迹中发生碰撞的概率。仿真实验结果表明了改进算法在CNC加工中心稳定性分析方面的有效性。
CNC加工中心在对零件进行切削加丁.时,加丁的轨迹是受控制信号控制的,因此服从一定的分布特征。通过对刀具运行轨迹数据进行统计和分析,并采用聚类算法,能够获得CNC加工中心刀具加丁的轨迹特征。具体方法如下:
1.1刀具运行轨迹数据的预处理
由于CNC加工中心自身的系统误差、以及控制信号的干扰等因素,数量庞大的刀具运行轨迹数据就会存在着冗余、丢失等异常情况。因此,需要对刀具运行轨迹数据进行预处理。
1 • 1.1刀具运行轨迹的选取
对刀具运行轨迹的数据进行解析和筛选,所选取的刀具运行轨迹数据应该能够前完全反映出CNC加工中心进行丁件加丁.时的轨迹特征。道具切削丁.件时的运行轨迹如下图1所示。
1 • 1.2刀具运行轨迹异常点的删除
每一条刀具轨迹数据都要进行分析,由于异常点与正常的刀具运行轨迹存在着较大的差异,对刀具运行轨迹的聚类效果产生严重影响,因此需要将轨迹中的异常点进行删除。
1.1.3选取刀具运行轨迹的特征点
为了提高效率,采用CNC加工中心刀具运轨迹的特征点进行计算,以实现CNC加工中心在加丁丁件时载荷的稳定性估计。文中选取的刀具运行轨迹的特征点为在某一个时间间隔内刀具轨迹的方法存在明显变化的轨迹点。
1.2刀具运行轨迹的聚类分析1.2.1刀具运行轨迹的聚类
以CNC加工中心刀具的实际运行轨迹的特征分析为基础,构建基于刀具运行轨迹间相似性的评价模型。并采用聚类的方法对刀具运行轨迹数据进行聚类分析,从而实现了CNC加工中心刀具运行轨迹的聚类,具体方法如下:
(1)在建立刀具运行轨迹间相似性的评价模型是,需要结合刀具运行轨迹的数据特征,对运行轨迹点进行对比,构建基于欧氏距离的刀具运行轨迹相似度的评价模型,得到两条刀具运行轨迹的相似度参数。利用上述模型对每一对刀具运行轨迹进行计算时,需要同时选取两条运行轨迹中距离最近的点进行计算,以获得两条运行轨迹之间的最短距离,如下图2所示:
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结束语:
随着刀具切削速度的不断提高,在刀具的切削轨迹内,不稳定区域的面积逐渐增加,这表明为了提高CNC加工中心切削的稳定性,需要控制丁件的切削速度。通过对实验结果能够分析可知,改进算法能够对CNC加工中心切削丁件时的刀具发生的概率进行准确计算和分析,从而实现CNC加工中心载荷稳定性的准确估计。
伯特利数控是一家集销售、应用及服务于一体的公司。产品包括:CNC加工中心、钻攻中心、龙门加工中心、雕铣机、石墨机、五轴加工中心、立式加工中心、卧式加工中心等。我们机床的生产工厂设在广东省东莞市,目前其生产的加工中心70%出口,其中出口到欧洲占到50%。我们尽心、尽力、尽意的服务!
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