CN109635503A - 一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法，包括：对任意串联结构的精密机床，进行考虑力、热载荷的有限元分析，提取导轨变形数据，根据导轨变形数据计算得到机床运动轴误差，通过偏差累积计算得到刀尖点位置误差；根据上个步骤得到的刀尖点位置误差得到实际加工路径，评价加工件精度；进行正交试验设计，重复上述两个步骤，改变机床有限元模型的力、热载荷边界条件，得到多组导轨变形数据与对应的加工精度；在上个步骤的基础上得到加工件误差变动与机床几何误差源的映射关系，该机床几何误差源即力、热载荷，进而通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源。本发明提高了机床的加工精度，并有效帮助工程师进行误差溯源。

Description

一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法

技术领域

本发明属于精密机床加工精度保障、机床误差溯源技术领域，具体涉及一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法。

背景技术

机床精度性能是机床设计的基本指标，是通过设计、制造、装配综合保障的。近年来我国机床行业向着高精密方向发展，机床加工过程中因为发热、受力引起变形问题越来越突出，然而目前无法准确进行机床误差溯源，缺乏可靠的误差辨识方法，因此需要在设计阶段对机床变形后的加工精度进行预测与评价。

发明内容

本发明的目的是针对目前无法准确进行机床误差溯源的问题，提供了一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法。

本发明采用如下技术方案来实现的：

一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法，包括以下步骤：

1)对任意串联结构的精密机床，进行考虑力、热载荷的有限元分析，提取导轨变形数据，根据导轨变形数据计算得到机床运动轴误差，通过偏差累积计算得到刀尖点位置误差；

2)根据步骤1)得到的刀尖点位置误差得到实际加工路径，利用最小二乘法评价加工件精度；

3)进行正交试验设计，重复步骤1)和2)，改变机床有限元模型的力、热载荷边界条件，得到多组导轨变形数据与对应的加工精度；

4)在步骤3)的基础上通过机器学习得到加工件误差变动与机床几何误差源的映射关系，该机床几何误差源即力、热载荷，进而通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源。

本发明进一步的改进在于，步骤1)中，在加工空间中，在工件坐标系下，任一指令点的实际位置与理想位置(X_c,Y_c,Z_c,B_c)误差，沿X、Y、Z三个方向的分量通过机床运动轴误差表示。

本发明进一步的改进在于，步骤2)的具体实现方法如下：

201)刀尖点实际运动轨迹为一条曲线，将运动轴误差经过偏差累积计算得到指令点的实际位置与理想位置误差的三个方向上的分量，理想坐标加上位置误差即为刀尖点的实际位置；

202)将刀尖点实际运动轨迹上的点利用最小二乘法评价加工件精度。

本发明进一步的改进在于，步骤3)的具体实现方法如下：

301)生成正交试验表，根据正交试验表在有限元模型中改变力、热载荷边界条件，提取导轨变形数据；

302)根据步骤301)得到的导轨变形数据计算运动轴误差，利用最小二乘法评价加工件几何精度指标。

本发明进一步的改进在于，步骤4)的具体实现方法如下：

401)回归分析，得到力、热载荷与加工件几何精度指标的正向映射关系，然后通过正向映射函数生成仿真数据集；

402)将仿真数据集中的加工件几何精度作为输入，力、热载荷作为输出，训练神经网络直到收敛，得到加工件误差变动与机床几何误差源的映射关系。

本发明具有如下有益的技术效果：

本发明针对精密机床误差辨识溯源问题，研究了力、热载荷引起的机床运动轴误差，进一步对加工精度的影响，并通过机器学习进行误差溯源。本发明提出的分析方法是完全的数字化分析过程，降低了分析对工程师经验的依赖，有效帮助工程师进行误差溯源，可以提高机床的加工精度。

附图说明

图1为本发明提供的通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法的流程图；

图2为本发明实施例中设计的卧式加工中心的示意图，其中图2(a)为热源示意图，1代表X轴上电机，2代表X轴下电机，3代表X轴上电机座，4代表X轴下电机座，5代表Y轴上电机，6代表Y轴下电机，7代表Y轴上电机座，8代表Y轴下电机座，9代表Z轴上电机，10代表Z轴下电机，11代表Z轴上电机座，12代表Z轴下电机座；图2(b)为导轨示意图，13代表X轴上导轨，14代表X轴下导轨，15代表Y轴上导轨，16代表Y轴下导轨，17代表Z轴上导轨，18代表Z轴下导轨。

图3为X轴进给系统部件误差几何示意图，其中图3(a)为X轴进给系统，图3(b)为X轴滚摆误差，图3(c)为X轴颠摆误差，图3(d)为X轴偏摆误差。

图4为GBT--20957.7-2007[精密加工中心检验条件第7部分：精加工试件精度检验]中的加工试件示意图，其中图4(a)为加工试件主视图，图4(b)为加工试件俯视图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。

本发明针对目前无法准确进行机床误差溯源的问题，提供了一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法，该方法包含机器学习得到加工件误差变动与机床几何误差的映射关系，进行误差辨识与溯源。

本发明提供的通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法的流程如图1所示，包含了最小二乘法评价加工件精度、机器学习等方法。按照流程图所示的误差溯源步骤可以实现机床几何误差源辨识，其具体步骤为：

1)对任意串联结构的精密机床，进行考虑力、热载荷的有限元分析，提取导轨变形数据，根据导轨变形计算得到机床运动轴误差，利用特征矩阵得到刀尖点位置误差。

2)根据刀尖点位置误差得到实际加工路径，利用最小二乘法评价加工件精度。

3)进行正交试验设计，改变机床有限元模型的力、热边界条件，得到多组导轨变形数据与对应的加工精度。

4)通过机器学习得到加工件误差变动与机床几何误差的映射关系，进行误差辨识与溯源。

下面以某卧式加工中心为例，对全部分析流程和步骤进行详细说明。

图2为某卧式加工中心热源分布与导轨的示意图，机床热源为电机生热与支撑轴承旋转摩擦生热，其中(a)为热源示意图，1代表X轴上电机，2代表X轴下电机，3代表X轴上电机座，4代表X轴下电机座，5代表Y轴上电机，6代表Y轴下电机，7代表Y轴上电机座，8代表Y轴下电机座，9代表Z轴上电机，10代表Z轴下电机，11代表Z轴上电机座，12代表Z轴下电机座。(b)为导轨示意图，13代表X轴上导轨，14代表X轴下导轨，15代表Y轴上导轨，16代表Y轴下导轨，17代表Z轴上导轨，18代表Z轴下导轨。图3为X轴进给系统部件误差几何示意图。

其中，以X进给轴为例，通过有限元分析软件以X轴上下导轨的一条边作为提取路径，提取n个节点在Y与Z两个方向上的变形数据：

X＝[x₁ x₂ … x_n]

UY₁＝[uuy₁ uuy₂ … uuy_n]

UY₂＝[luy₁ luy₂ … luy_n]

UZ₁＝[uuz₁ uuz₂ … uuz_n]

UZ₂＝[luz₁ luz₂ … luz_n]

其中，X为提取路径上n个节点的沿X方向的坐标集合，x₁ x₂ x_n分别为提取路径上n个节点的沿X方向的坐标，UY₁为上导轨n个节点的沿Y方向位移的集合，uuy₁ uuy₂分别为上导轨n个节点沿Y方向的位移，UY₂为下导轨n个节点的沿Y方向位移的集合，luy₁ luy₂分别为下导轨n个节点沿Y方向的位移，UZ₁为上导轨n个节点的沿Z方向位移的集合，uuz₁ uuz₂分别为上导轨n个节点沿Z方向的位移，UZ₂为下导轨n个节点的沿Z方向位移的集合，luz₁ luz₂分别为下导轨n个节点沿Z方向的位移。

则中间位置坐标为：

其中，UY为上下导轨n个节点中间位置的沿Y方向位移的集合，UZ为上下导轨n个节点中间位置的沿Z方向位移的集合。

以Y向直线度为例，假设理想直线方程为：

y＝kx+b

则有：

其中，y_n为第n个节点沿Y方向的位移，y₁为第一个节点沿Y方向的位移，x_n为第n个节点坐标，x₁为第一个节点坐标。

点(x_i,uy_i)到理想直线的距离为：

则X轴Y向的直线度为：

Δy＝h_max-h_min

X轴滚摆误差：

其中，uuz_mid为上导轨中间节点沿Z方向的位移，luz_mid为下导轨中间节点沿Z方向的位移。

X轴颠摆误差：

其中，uz_left为导轨最左边节点沿Z方向的位移，uz_right为导轨最右边节点沿Z方向的位移，L_x为最左边节点与最右边节点沿X轴方向的距离。

X轴偏摆误差：

其中，uuy_left为上导轨最左边节点沿Y方向的位移，luy_left为下导轨最左边节点沿Y方向的位移，uuy_right为上导轨最右边节点沿Y方向的位移，luy_right为下导轨最左边节点沿Y方向的位移，L_x为最左边节点与最右边节点沿X轴方向的距离。

X、Z轴垂直度误差：

其中，uz_mid为导轨中间节点沿Z方向的位移，uy_mid为导轨中间节点沿Y方向的位移，L_x为最左边节点与最右边节点沿X轴方向的距离，L_z为最左边节点与最右边节点沿Z轴方向的距离。

同理可以计算Y、Z进给轴以及B轴误差，得到表1中机床29项误差。

表1 卧式加工中心运动轴29项误差

在理想刀尖点运动轨迹上取m个点，坐标为(x_i,y_i,z_i)，i∈[1,m]，任一指令点的实际位置与理想位置(X_c,Y_c,Z_c,B_c)误差沿X、Y、Z三个方向的分量通过29项误差表示为：

Δ_x＝Δx_x+Δx_y-Δx_z-Δx_B+(Δγ_yB+Δγ_B)·Y_c+(Δβ_z+Δβ_B)·Z_c

Δ_y＝Δy_x+Δy_y-Δy_z-Δy_B-(Δγ_B+Δγ_yB+Δγ_x+Δγ_xy)·X_c-(Δα_z+Δα_yB)·Z_c

Δ_z＝Δz_x+Δz_y-Δz_z-Δz_B+(Δβ_B+Δβ_z+Δβ_xz)·X_c-(Δα_B+Δα_yB)·Y_c

得到这些点的实际位置与理想位置误差的三个方向分量，每个刀尖点的理想位置坐标加上位置误差，从而获得刀尖点在整个加工路径上多个点的位置坐标数据，再通过最小二乘法评价各项精度指标。

图4为GBT--20957.7-2007[精密加工中心检验条件第7部分：精加工试件精度检验]中的加工试件。检验项目如表2。

表2 轮廓加工试件几何精度检验

名义规格l＝320单位为毫米

采用如下的正交试验表得到多组29项误差及精度指标，由此建立机床几何误差源与加工误差的正向映射关系。

表3 正交试验表

通过机器学习得到加工件误差变动与机床几何误差的映射关系，进行误差辨识与溯源。

利用正向映射函数生成仿真数据集，将各项精度指标作为输入，力、热载荷作为输出训练神经网络直到收敛，通过测试数据验证本方法的可靠性。

由此建立了加工件误差与机床几何误差源的对应关系。

Claims (5)

1.一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对任意串联结构的精密机床，进行考虑力、热载荷的有限元分析，提取导轨变形数据，根据导轨变形数据计算得到机床运动轴误差，通过偏差累积计算得到刀尖点位置误差；

2)根据步骤1)得到的刀尖点位置误差得到实际加工路径，利用最小二乘法评价加工件精度；

3)进行正交试验设计，重复步骤1)和2)，改变机床有限元模型的力、热载荷边界条件，得到多组导轨变形数据与对应的加工精度；

4)在步骤3)的基础上通过机器学习得到加工件误差变动与机床几何误差源的映射关系，该机床几何误差源即力、热载荷，进而通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源。

2.根据权利要求1所述的一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法，其特征在于，步骤1)中，在加工空间中，在工件坐标系下，任一指令点的实际位置与理想位置(X_c,Y_c,Z_c,B_c)误差，沿X、Y、Z三个方向的分量通过机床运动轴误差表示。

3.根据权利要求2所述的一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法，其特征在于，步骤2)的具体实现方法如下：

201)刀尖点实际运动轨迹为一条曲线，将运动轴误差经过偏差累积计算得到指令点的实际位置与理想位置误差的三个方向上的分量，理想坐标加上位置误差即为刀尖点的实际位置；

202)将刀尖点实际运动轨迹上的点利用最小二乘法评价加工件精度。

4.根据权利要求2所述的一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法，其特征在于，步骤3)的具体实现方法如下：

301)生成正交试验表，根据正交试验表在有限元模型中改变力、热载荷边界条件，提取导轨变形数据；

302)根据步骤301)得到的导轨变形数据计算运动轴误差，利用最小二乘法评价加工件几何精度指标。

5.根据权利要求4所述的一种通过加工件误差变动测量辨识机床几何误差源的方法，其特征在于，步骤4)的具体实现方法如下：

401)回归分析，得到力、热载荷与加工件几何精度指标的正向映射关系，然后通过正向映射函数生成仿真数据集；

402)将仿真数据集中的加工件几何精度作为输入，力、热载荷作为输出，训练神经网络直到收敛，得到加工件误差变动与机床几何误差源的映射关系。