在线最小二乘支持向量机的数控加工中心热误差建模与补偿


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 前言:

 

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近年来,国内的工业制造逐渐朝着自动化、数字化的方向发展,数控加工中心逐渐运用于生产的各环节中,并推动着工业制造效率的提高。在实际生产过程中,相关零部件加工精度常因数控加工中心热误差而降低。而以在线最小二乘支持向量机为基础,对数控机床热误差建模,可以在_定程度上减轻热误差造成的负面影响,从而保证相关零部件的加工精度。

 

1数控加工中心热误差出现的原因以及控制措施1.1数控加工中心热误差出现的原因

 

数控加工中心在运行过程中出现的热误差具有多方面的特点:多变量,长时滞,非线性,耦合性很强。而数控加工中心出现热误差是由不同的因素造成的,具体如下。

 

1.1.1加工中心内部和外部热源共同作用的结果

 

数控加工中心在运行状态下,内部和外部均会产生热量,在两者的共同作用下,就容易引起热误差。在产生热误差的过程中,外部热源的影响力比内部热源的影响力小,内部热源起关键作用。其原因在于数控加工中心的内部热源,诸如电动机、轴承等发热元件较多。1.1.2多样化的加工中心表面热表现形式

 

由于数控加工中心的构造比较复杂,是由众多的零
部件组成的,而零部件受材料、结构等的影响,其参数存在差异,从而使加工中心在实际工作过程中产生的热容量以及热惯性存在较大的差异。这使得数控机床在运行过程中产生的热误差变化以及相关温度场存在复杂的非线性关系,热误差情况较为复杂,难以进行有效的控制以及补偿[1]

 

1.1.3加工中心的布局和结构对加工中心热误差有较大影响数控加工中心的布局以及结构会对加工中心机身主体的各种性能形成阻碍,产生滞缓作用,形成时滞和耦合,使得热误差变得更加复杂。

 

1.2降低数控加工中心热误差的措施

 

针对数控加工中心产生热误差的原因,比较有效且常用的降低热误差的方法有:误差防止技术和误差补偿技术。

 

1.2.1误差防止技术

 

误差防止技术的关键在于“防”,即在作业过程中,注重对热源的管理,通过对加工中心结构的优化,以减小加工中心热误差。

目前,该技术在实际运用过程中常见的措施大约有5种,一是对热源和发热量进行控制;二是在机床运行时,对零部件做冷却处理;三是对数控加工中心的
结构进行优化;四是设置辅助热源,以此为基础实现数控加工中心温度场的均衡;五是控制加工中心的加工环境温度
'

 

1.2.2误差补偿技术

 

误差补偿技术与误差防止技术存在本质上的区别,误差补偿技术着重于对误差原因的分析,并建立误差数学模型,通过模型的分析找到相应的措施来减小误差,从而推动加工精度的提升。误差补偿技术在实际的运用过程中,无法对数控加工中心进行硬件上的改造。

 

此外,误差补偿技术在实际使用过程中往往需要经历下述的3个步骤:_是优化温度测量点,并提高测量的辨识度;二是加强对相关数据的收集,并由此推动数控加工中心误差计算的数学模型的构建;三是借助数学模型,对数控加工中心的误差进行有效的控制。2最小二乘支持向量机回归

 

最小二乘支持向量机主要是以支持向量机为依托,从而实现从不等式约束向等式约束的转换。在此过程中,需要选取一些样本数据,这些样本数据是非
线性的,表不为…(xn,yn)。在分析过程中,主要借助LS-SVM进行回归,相关的函数回归方程为:


 

LS-SVM为基础发展来的OLS-SVM算法,具有更多的优势,比如能够提升计算机的运算速度、可以在线建立模型。其计算流程如图1所示。

 

3数控加工中心热误差建模试验3.1数控加工中心试验系统概况

笔者以型号为XK713数控加工中心为基础,对热误差建立模型,进行试验。首先需要采集其主轴的热变形量,在采集过程中需要用到电荷耦合器件Charge Coupled DeviceLS-SVM 训练,CCD)和激光位移传感器(LK-150H)。而对温度场进行测量,是由测量系统来完成的,其由智能温度传感器、显示器、精简指令集微处理器等零部件所组成,相关的配置以及内容如图2所示[3]



 

3.2热误差模型的建立

 

 

在相关建模试验中,借助交叉验证的方法对OLS-SVM建模的参数进行确定,其中7=46.282=58.5OLS-SVM建模过程中,需要用到两个重要的值,即温度值和主轴热变形值,以温度值为输入,热变形值为输出。这一过程中,计算机采用PentkimIV1.8GHz处理器。热误差模型的相关参数,见图3和图4[4]

 

 

3表示数控加工中心运行到200 min时的热误差模型,图4是数控加工中心运行到300 min时的热误差模型。

 

 

4结果分析与补偿4.1热误差建模结果分析

 

 

通过上文的介绍可知,借助OLS-SVM方法可以对数控加工中心运行过程中的热误差进行相关的模型构建。不仅如此,相关模型具有精度高、误差小等特点(表1)。

 

 

由表1可知,在线建模方法的精确度远高于固定回归函数方法。由于OLS-SVM方法在实际的运用过程中能够在最大程度上缩减相关计算的时间,因而有利于在后续的热误差补偿应用中发挥作用。4.2热误差补偿的流程

 

 

在数控加工中心热误差建模的过程中,借助0LS-SVM方法,能够实现对数控加工中心热误差的补偿。相

 

 

关补偿的流程,如图5所示。

 

 

热误差补偿的流程:(1)借助数控加工中心上的智能

 

 

温度传感器,对相关的温度信息进行收集;2)通过相关的处理器,在利用OLS-SVM方法构建的热误差模型上计算出相应的误差值;3)加工中心的温度值可


 

 

4300分钟的热误差模型

表1在线建模与固定建模方法比较

 

建模方向

 

建模方法

 

MAPE/%

 

计算时间/s

 

 

OLS-SVM

 

1.43

 

1.015

 

轴向

 

LS-SVM

 

1.46

 

3.472

 

 

LS

 

7.28

 

0.173

 

 

OLS-SVM

 

1.72

 

1.036

 

径向

 

LS-SVM

 

1.78

 

3.491

 

 

LS

 

7.76

 

0.176

5试验结论

 


 

借助OLS-SVM方法可以建立数控加工中心的热误差数学模型,并能保证模型的精确度。OLS-SVM方法能够连续采集数据,并将这些数据整合到训练集合中,对热误差模型进行更新。以数控加工中心的动态加工特性为基础,通过OLS-SVM方法建立起的误差模型,能够应用于对加工中心的热误差补偿,减小热误差,从而保证加工中心的加工精度。

 

 

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