CN108334661A - 一种进给轴热变形预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种进给轴热变形预测方法，包括以下步骤：按预定义规则分别建立进给轴的发热模型及散热模型，得到进给轴的热变形预测模型：ΔL_i＝Q_发‑Q_散；为进给轴的热变形预测模型中的热误差补偿系数设置相应的值，以调整热变形预测模型；将实时采集的进给轴的电流、速度及位置带入调整后的进给轴的热变形模型以预测出对应的热变形量。本发明基于能量守恒原理，针对进给轴运动的能耗升温和散热的特点，设计了进给轴的热变形预测方法。本发明克服了非重力轴及热误差补偿必须在恒温环境下工作的条件限制，在抑制热误差产生的基础上进一步减小误差，降低设计及预测成本，并且具有较高的适应性和通用性。

Description

一种进给轴热变形预测方法

技术领域

本发明属于数控机床误差补偿技术领域，具体涉及一种进给轴热变形预测方法。

背景技术

随着科学技术的发展，很多高端产品需要利用数控机床进行精密加工。以飞机为例，我国目前已逐渐成为民航飞机零部件制造大国，飞机的安全性问题毋庸置疑，因此其结构部件的强度和尺寸精度要求非常高。很多零部件都是整体铸造，有着体积大、结构复杂等特点，而单件加工一般需要较长时间，因此非常容易受到环境温度和机床结构热变形的影响。

为了达到理想的精度要求，一般需要对数控系统做些设计，以减少环境温度和机床结构热变形对零部件带来的影响。现阶段有以下几种解决方案：

(1)安装温度传感器。在机床上安装多个温度传感器，将所采集的温度代入基于温度的热变形预测模型，实现对热变形的预测。这种方法元器件成本高，温度传感器布设和机床热变形建模周期长，不适于造价低、体积小的场合。

(2)建立基于时间的热误差补偿模型。该方法是建立进给轴的热变形量与时间的模型，将进给轴的移动时间和停止时间输入到模型中，计算出进给轴的热变形量，在加工过程中进行补偿。这种方法要求用户使用的加工G代码和建模时的G代码内容相同，连进给速度都不能更改，通用性较差；而由于时间型的补偿特点，随着工艺、加工速度及环境温度的变化补偿效果都会大大降低，精度较低，有时甚至需要重新设置补偿参数，使用非常不便。

针对上述两种方法的缺陷，中国发明专利申请CN106372337A在时间型的热误差补偿方法上提出了热机阶段的热变形预测方法，但是由于没有考虑到重力轴在上下移动时的较大电流差异和环境温度变化对散热因素的影响，该方法在重力轴和环境温度变化较大时会产生较大的误差。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种进给轴热变形预测方法，其避开了非重力轴及热误差补偿必须在恒温环境下工作的条件限制，具有预测精度高、通用性强且成本较低的特点。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案是：一种进给轴热变形预测方法，其包括以下步骤：

按预定义规则分别建立进给轴的发热模型及散热模型，得到进给轴的热变形预测模型：ΔL_i＝Q_发-Q_散，其中，ΔL_i为丝杆的热变形量，Q发为进给轴在运动过程中的发热量，Q_散为进给轴在运动过程中的散热量；

为进给轴的热变形预测模型中的热误差补偿系数设置相应的值，以调整热变形预测模型；

将实时采集的进给轴的电流、速度及位置带入调整后的进给轴的热变形模型以预测出对应的热变形量。

进一步的，按预定义规则建立进给轴的发热模型的方法包括：

由进给轴的电流、速度及位置数据得到发热模型，该发热模型的表达式为：

其中，k_f是进给轴正向移动补偿系数，I_i ⁺是进给轴正转电流，S_i ⁺是进给轴正转距离，k_r是进给轴反向移动补偿系数，I_i ^-是进给轴反转电流，S_i ^-是进给轴反转距离。

进一步的，按预定义规则建立进给轴的散热模型的方法包括：

由进给轴的速度和与环境温度的温差得到散热模型，该散热模型的表达式为：

Q_散＝Q_自散+Q_强散

其中，Q_自散为进给轴自然散热引起的变形量，Q_强散为进给轴对流强制散热引起的变形量，其中：

Δd_i＝k_dT

其中，k_z是自然散热补偿系数，ΔL_i-1是上一周期丝杆的变形量，Δd_i是当前的环境温度引起的变形量，T为环境温度，k_d是环境温度系数，k_q是对流强制散热补偿系数，v_i是进给轴运动速度。

进一步的，为进给轴的热变形预测模型中的热误差补偿系数设置相应的值的方法包括：

运行标定G代码程序，实时采集预设数量的加工过程中进给轴的热变形量、电流、速度、位置和环境温度，利用进给轴的热变形预测模型，使用多元线性回归的方法，得到需要设置的热误差补偿系数值。

本发明的效果在于：本发明基于能量守恒原理，针对进给轴运动的能耗升温和散热的特点，设计了进给轴的热变形预测方法。本发明克服了非重力轴及热误差补偿必须在恒温环境下工作的条件限制，在抑制热误差产生的基础上进一步减小误差，降低设计及预测成本，并且具有较高的适应性和通用性。

附图说明

图1是在一些实施例中，一种进给轴热变形预测方法的流程图。

图2是在一些实施例中，利用了本实施例的进给轴热变形预测模型的的示波器调试界面示意图。

图3是在一些实施例中，补偿前的进给轴(Z轴)热误差曲线图。

图4是与图3对应的，设置了误差补偿系数后，进给轴(Z轴)热误差曲线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案以及优点更加清楚明白，下面结合实施例进行进一步详细说明。应该理解的是，此实施例仅仅是本发明应用的一个方面，并不用于限定本发明。

在一些实施例中，如图1所示，一种进给轴热变形预测方法，其包括以下步骤：

S101，按预定义规则分别建立进给轴的发热模型及散热模型，得到进给轴的热变形预测模型：ΔL_i＝Q_发-Q_散，其中，ΔL_i为丝杆的热变形量，Q_发为进给轴在运动过程中的发热量，Q_散为进给轴在运动过程中的散热量。

本发明拟基于能量守恒原理，通过电机的能耗与机床热变形的线性关系，设计出能耗型热误差补偿预测模型，相对时间型的一个模型只能适用单一加工程序的误差补偿方法具有非常高的通用性，而且还解决了非重力轴及热误差补偿必须在恒温环境下工作的条件限制。

具体的，S1011，对进给轴在运动过程中的发热量进行建模。

经过分析可知，进给轴运动过程中的发热量与进给轴的电流、速度及位置数据有关，得到发热模型建模为：

其中，k_f是进给轴正向移动补偿系数，I_i是进给轴电流，S_i是进给轴距离。

针对重力轴克服负载重力做功将差异较大的双向电流进行了改进，本实施例中，优选采用修改后的电流发热模型为公式(1)所示：

其中，k_f是进给轴正向移动补偿系数，I_i ⁺是进给轴正转电流，S_i ⁺是进给轴正转距离，k_r是进给轴反向移动补偿系数，I_i ^-是进给轴反转电流，S_i ^-是进给轴反转距离。

S1012，按预定义规则建立进给轴的散热模型的方法包括：

进给轴散热过程包括进给轴自然散热引起的变形量及进给轴对流强制散热引起的变形量，因此Q_散＝Q_自散+Q_强散其中，Q_自散为进给轴自然散热引起的变形量，Q_强散为进给轴对流强制散热引起的变形量。

经过分析可知，可以由进给轴的速度和与环境温度的温差得到散热模型，该散热模型的表达式为：

其中，k_z是自然散热补偿系数，ΔL_i-1是上一周期丝杆的变形量，k_q是对流强制散热补偿系数，v_i是进给轴运动速度。但是此散热模型只考虑了运动引起的变形，没有考虑当前环境温度对散热条件的影响。本实施例中，优选采用修改后的散热模型如公式(2)、(3)所示：

其中，Δd_i＝k_dT k_z，Δd_i是当前的环境温度引起的变形量，T为环境温度，k_d是环境温度系数。可以理解的，对于同规格的机床，环境温度系数k_d是固定的。

S1013，将公式(1)、(2)、(3)分别带入ΔL_i＝Q_发-Q_散可得到误差小的进给轴的热变形预测模型，如公式(4)所示。

S102，为进给轴的热变形预测模型中的热误差补偿系数设置相应的值，以调整热变形预测模型。

运行标定G代码程序，实时采集预设数量的加工过程中进给轴的热变形量、电流、速度、位置和环境温度，利用公式(4)所示的进给轴的热变形预测模型，使用多元线性回归的方法，得到需要设置的热误差补偿系数值：正向移动补偿系数k_f，反向移动补偿系数k_r，自然散热补偿系数k_z，强制散热补偿系数k_q。具体计算各热误差补偿系数的方法可参考一些现有文件，在此不再赘述。

S103，将实时采集的进给轴的电流、速度及位置带入调整后的进给轴的热变形模型以预测出对应的热变形量。

本实施例的进给轴的热变形预测模型可以应用于一些电子设备中，比如某示波器内加载有与本发明进给轴的热变形预测模型对应的程序。如图2所示，在示波器调试界面下的目录中选择能耗型热误差调试选项，在配置界面中输入相关的信息，系统会生成一套变工况自动热机程序，运行程序通过外接的位置误差测量装置或手工误差录入的方式将调试过程中的机床热变形误差输入系统中，程序执行完后会根据模型计算得到热误差补偿的所有参数推荐值，将该值一键应用到补偿参数中，即可完成热误差补偿。

图3是在一些实施例中，补偿前的进给轴(Z轴)热误差曲线图，最大误差达0.104mm，图4是设置了误差补偿系数后，进给轴(Z轴)热误差曲线图，最大误差仅为0.017mm。图4中各误差补偿系数分别为如下内容：

误差补偿系数1(对应正向移动补偿系数k_f)＝3.1931

误差补偿系数2(对应反向移动补偿系数k_r)＝-1.2363

误差补偿系数3(自然散热补偿系数k_z)＝-0.4100

误差补偿系数4(强制散热补偿系数k_q)＝-0.0836

本发明基于能量守恒原理，针对进给轴运动的能耗升温和散热的特点，设计了进给轴的热变形预测方法，其中进给轴的升温基于进给轴的电流、速度及位移，散热基于进给轴的速度和与环境温度的温差。本发明克服了非重力轴及热误差补偿必须在恒温环境下工作的条件限制，在抑制热误差产生的基础上进一步减小误差，降低设计及预测成本，并且具有较高的适应性和通用性。

本领域技术人员应该明白，本发明所述的方法和系统并不限于具体实施方式中所述的实施例，上面的具体描述只是为了解释本发明的目的，并非用于限制本发明。本领域技术人员根据本发明的技术方案得出其他的实施方式，同样属于本发明的技术创新范围，本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种进给轴热变形预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

按预定义规则分别建立进给轴的发热模型及散热模型，得到进给轴的热变形预测模型：ΔL_i＝Q_发-Q_散，其中，ΔL_i为丝杆的热变形量，Q_发为进给轴在运动过程中的发热量，Q_散为进给轴在运动过程中的散热量；

为进给轴的热变形预测模型中的热误差补偿系数设置相应的值，以调整热变形预测模型；

将实时采集的进给轴的电流、速度及位置带入调整后的进给轴的热变形模型以预测出对应的热变形量。

2.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于：按预定义规则建立进给轴的发热模型的方法包括：

由进给轴的电流、速度及位置数据得到发热模型，该发热模型的表达式为：

其中，k_f是进给轴正向移动补偿系数，I_i ⁺是进给轴正转电流，S_i ⁺是进给轴正转距离，k_r是进给轴反向移动补偿系数，I_i ^-是进给轴反转电流，S_i ^-是进给轴反转距离。

3.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于：按预定义规则建立进给轴的散热模型的方法包括：

由进给轴的速度和与环境温度的温差得到散热模型，该散热模型的表达式为：

Q_散＝Q_自散+Q_强散

其中，Q_自散为进给轴自然散热引起的变形量，Q_强散为进给轴对流强制散热引起的变形量，其中：

Δd_i＝k_dT

其中，k_z是自然散热补偿系数，ΔL_i-1是上一周期丝杆的变形量，Δd_i是当前的环境温度引起的变形量，T为环境温度，k_d是环境温度系数，k_q是对流强制散热补偿系数，v_i是进给轴运动速度。

4.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于：为进给轴的热变形预测模型中的热误差补偿系数设置相应的值的方法包括：

运行标定G代码程序，实时采集预设数量的加工过程中进给轴的热变形量、电流、速度、位置和环境温度，利用进给轴的热变形预测模型，使用多元线性回归的方法，得到需要设置的热误差补偿系数值。