基于数字孪生控制的精密机床热误差模型

作者：宋飞虎,王梦柯,尹静,等. 日期：2023-05-25/span> 浏览：485 查看PDF文档

摘要:已有的研究结果表明,机床的热误差约占其总加工误差的40%～70%,且机床越精密,其热误差所占比例就越大,因此,通过控制热误差以提升机床的加工精度很有必要。针对机床热误差模型的预测精度不高和泛化能力不强的问题,提出了一种引入主轴转速,并可嵌入数字孪生控制系统的机床热误差建模方法。首先,对模糊聚类分析(FCA)、灰色关联分析(GCA)及主成分回归(PCR)方法进行了理论分析;然后,以某立式加工中心为对象,通过热特性实验,获得了转速图谱下的温度数据和热误差数据,并采用模糊聚类分析结合灰色关联分析的方法选取了其温度敏感点;最后,以主轴转速和温度敏感点的温升值为输入变量,采用PCR方法建立了机床热误差模型,并将其与多元线性回归(MLR)模型进行了效果对比。研究结果表明:相比于MLR模型,所建立的PCR模型的预测精度提升9.5%,证明该模型拥有更高的预测精度和更强的泛化能力;可将模型嵌入到数字孪生控制系统中,对机床进行实时热误差预测和热误差控制。

关键词:数控机床加工误差;热误差控制;主成分回归分析;多元线性回归模型;主轴转速;温度敏感点;热特性实验

中图分类号:TH161.4;TG659文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)03-0391-08


本文引用格式:

宋飞虎,王梦柯,尹静,等.基于数字孪生控制的精密机床热误差模型［J］.机电工程,2023,40(3):391-398.

SONG Fei-hu, WANG Meng-ke, YIN Jing, et al. Thermal error model for precision machine tools based on digital twin control［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(3):391-398.