数控机床稳健性温度敏感点的选择

刘昀晟; 苗恩铭; 张明德; 冯定; 李建刚

doi:10.37188/OPE.20212905.1072

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数控机床稳健性温度敏感点的选择

微纳技术与精密机械 | 更新时间：2021-07-08

- 数控机床稳健性温度敏感点的选择
- Selection of robust temperature-sensitive points for CNC machine tools
- 光学精密工程 2021年29卷第5期页码：1072-1083
- 作者机构：
  
  1.合肥工业大学仪器科学与光电工程学院，安徽合肥 230009
  2.重庆理工大学机械工程学院，重庆 400054
  3.长江大学机械工程学院，湖北荆州 434023
  4.哈尔滨工业大学（深圳），广东深圳 518055
- 作者简介：
  
  [ "刘昀晟（1997-），男，江西宜春人，硕士研究生，2018年于合肥工业大学获得学士学位，主要从事机床热误差补偿理论方面的研究。E-mail： 644032317@qq.com" ]
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目(2019YFB1703700);重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2019jscx-mb-dxX0045;cstc2019jscx-mbdxX0016)
- DOI：10.37188/OPE.20212905.1072
  中图分类号： TG659
- 收稿日期：2020-12-09，
  
  修回日期：2021-01-20，
  
  纸质出版日期：2021-05-15
- 稿件说明：
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刘昀晟,苗恩铭,张明德等.数控机床稳健性温度敏感点的选择[J].光学精密工程,2021,29(05):1072-1083.

LIU Yun-sheng,MIAO En-ming,ZHANG Ming-de,et al.Selection of robust temperature-sensitive points for CNC machine tools[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(05):1072-1083.
刘昀晟,苗恩铭,张明德等.数控机床稳健性温度敏感点的选择[J].光学精密工程,2021,29(05):1072-1083. DOI： 10.37188/OPE.20212905.1072.

LIU Yun-sheng,MIAO En-ming,ZHANG Ming-de,et al.Selection of robust temperature-sensitive points for CNC machine tools[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(05):1072-1083. DOI： 10.37188/OPE.20212905.1072.

摘要

为解决温度敏感点变动性带来的模型精度稳健性缺陷，研究了稳健性温度敏感点选择方法。从温度敏感点变动性的机理出发，解释了温度敏感点变动性产生的原因，并在此基础上提出了一种稳健的温度敏感点选择方法，通过全年的实验数据验证了这一方法的有效性。分别使用稳健性温度敏感点选择方法和非稳健性选择方法建立了两个热误差补偿模型，并对它进行了精度分析和比对。分析发现，因未考虑温度敏感点变动代入错误温度敏感点建立的模型会造成模型拟合精度、预测精度和长期预测稳健性的大幅损失。基于机床稳健性温度敏感点选择方法的热误差补偿模型不仅可以保证模型精度的稳健性满足工况需求，而且避免了带入错误温度敏感点建模，实现用5个温度传感器就将模型全年的预测精度均值控制为5.18 μm，全年的预测精度的波动性控制为2.57 μm。机床稳健性温度敏感点选择方法具有重大的理论价值和工程应用价值。

Abstract

To eliminate the defects in the model accuracy robustness due to the variability of temperature-sensitive points， a method for selection of robust temperature-sensitive points was investigated herein. The mechanism of temperature-sensitive point variability was explored， and the causes thereof were explained. On this basis， a method for selecting robust temperature-sensitive points was proposed， the validity of which was verified via experimental data obtained throughout the year. Two thermal error compensation models were established via a robust temperature-sensitive point selection method and non-robust selection method， respectively. In addition， their accuracies were analyzed and compared. The model built by substituting the wrong temperature-sensitive points without considering their variability will cause a significant degradation of fitting accuracy， prediction accuracy， and long-term prediction robustness. The thermal error compensation model based on the selection of robust temperature-sensitive points can not only improve the model accuracy robustness so that it meets working condition requirements， but also avoid the introduction of wrong temperature-sensitive point modeling. Notably， the annual average prediction accuracy of the model can be controlled within 5.18 μm with five temperature sensors， while the fluctuation of the annual prediction accuracy can be controlled within 2.57 μm. Therefore， this method for selection of robust temperature-sensitive points for CNC machine tools has significant theoretical value and engineering application potential.

关键词

Keywords

references

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