隨著工業(yè)現(xiàn)代化的不斷發(fā)展,我國(guó)工業(yè)建設(shè)進(jìn)入工業(yè)4.0時(shí)代。重型機(jī)床作為工業(yè)建設(shè)中的高端精密制造設(shè)備,對(duì)其加工精度的要求也越來(lái)越高。研究表明,熱誤差是影響重型機(jī)床加工精度的主要因素,如何減少熱誤差已成為提高加工精度急需解決的問(wèn)題。對(duì)于有著體積大、行程長(zhǎng)、載荷重等特點(diǎn)的重型機(jī)床,如何對(duì)其溫度場(chǎng)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)將成為熱誤差建模的首要問(wèn)題。由于重型機(jī)床的熱源廣泛,傳統(tǒng)的基于少量溫度測(cè)點(diǎn)的熱誤差建模方法顯得捉襟見(jiàn)肘。此外,在熱誤差建模后如何在實(shí)際的加工過(guò)程中進(jìn)行平滑補(bǔ)償也將成為熱誤差補(bǔ)償?shù)挠忠淮箅y題。本文以重型龍門(mén)鉆床ZK5540A為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)重型機(jī)床溫度場(chǎng)進(jìn)行分布式多測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè),提出一種基于集成模型的熱誤差超前預(yù)測(cè)建模方法以及熱誤差平滑補(bǔ)償方法。主要研究工作如下:(1)分布式多測(cè)點(diǎn)的重型機(jī)床溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)研究。在對(duì)重型龍門(mén)鉆床ZK5540A的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和熱源分析的基礎(chǔ)上,采用基于FBG的分布式傳感網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)床的關(guān)鍵部位進(jìn)行溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè),并設(shè)計(jì)面向重型數(shù)控機(jī)床ZK5540A的溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證分布式多測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)的有效性以及分析重型機(jī)床的溫度場(chǎng)特點(diǎn)。(2)基于集成模型的熱誤差超前預(yù)測(cè)建模研究。以分布式多測(cè)...

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來(lái)源
    1.2 課題研究背景目的及意義
    1.3 相關(guān)領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 熱誤差數(shù)據(jù)采集與測(cè)點(diǎn)優(yōu)化的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 熱誤差建模的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.3 熱誤差補(bǔ)償?shù)膰?guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.4 存在的問(wèn)題
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第2章 重型機(jī)床分布式多測(cè)點(diǎn)的溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)研究
    2.1 重型機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及熱源分析
        2.1.1 重型機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
        2.1.2 重型機(jī)床的熱源分析
    2.2 分布式多測(cè)點(diǎn)的溫度場(chǎng)與熱誤差監(jiān)測(cè)
        2.2.1 分布式溫度測(cè)點(diǎn)的布置
        2.2.2 位移傳感器的布置
        2.2.3 溫度場(chǎng)及熱誤差監(jiān)測(cè)系統(tǒng)搭建
    2.3 重型機(jī)床溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)分析
        2.3.1 溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        2.3.2 垂直沿Z方向溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)結(jié)果分析
        2.3.3 水平沿Y方向溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)結(jié)果分析
        2.3.4 水平沿X方向溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)結(jié)果分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 重型機(jī)床熱誤差超前預(yù)測(cè)建模
    3.1 熱誤差超前預(yù)測(cè)集成模型的構(gòu)建
        3.1.1 超前預(yù)測(cè)
        3.1.2 超前預(yù)測(cè)集成模型的構(gòu)建
    3.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱誤差建模
        3.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        3.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入處理
        3.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱誤差建模
        3.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.3 基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的熱誤差超前預(yù)測(cè)建模
        3.3.1 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)原理
        3.3.2 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的熱誤差超前預(yù)測(cè)建模
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 重型機(jī)床熱誤差平滑補(bǔ)償方法研究
    4.1 熱誤差補(bǔ)償方法與選擇
        4.1.1 手輪偏置法
        4.1.2 原點(diǎn)平移法
        4.1.3 反饋截?cái)喾?br>        4.1.4 查表法
        4.1.5 基于G代碼的補(bǔ)償法
    4.2基于G代碼動(dòng)態(tài)補(bǔ)償法的補(bǔ)償系統(tǒng)及平滑補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)
        4.2.1 梯形圖修改
        4.2.2 G代碼動(dòng)態(tài)補(bǔ)償流程及樣例
        4.2.3 補(bǔ)償對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.2.4 補(bǔ)償對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與平滑性分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 下一步工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間獲得的科研成果



本文編號(hào)：3760226