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基于溫度傳感標(biāo)簽的主軸熱誤差無(wú)線監(jiān)測(cè)方法及試驗(yàn)

發(fā)布時(shí)間:2018-07-24 12:15
【摘要】:針對(duì)數(shù)控機(jī)床主軸熱誤差有線監(jiān)測(cè)方法存在的布線困難和溫度測(cè)點(diǎn)布置優(yōu)化問(wèn)題,提出一種基于熱敏區(qū)域黃金分割布點(diǎn)和利用溫度傳感標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)機(jī)床溫度分布監(jiān)測(cè)及信號(hào)無(wú)線傳輸?shù)男路椒āTO(shè)計(jì)由數(shù)字式溫度傳感器DS18B20、微處理器MSP430、無(wú)線射頻通信模塊NRF905集成的溫度傳感標(biāo)簽,可通過(guò)無(wú)線射頻通信將溫度信號(hào)及對(duì)應(yīng)標(biāo)簽地址信息無(wú)線傳輸給上位機(jī),通信協(xié)議簡(jiǎn)單,能耗要求低;根據(jù)機(jī)床主軸有限元分析模型采用黃金分割法確定了熱敏感布點(diǎn)區(qū)域,以解決傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)布點(diǎn)存在數(shù)據(jù)冗余、可信度不強(qiáng)、測(cè)試條件不確定最優(yōu)等問(wèn)題;利用溫度傳感標(biāo)簽和激光位移傳感器構(gòu)建監(jiān)測(cè)系統(tǒng)并采用正交試驗(yàn)法進(jìn)行試驗(yàn)測(cè)試,數(shù)據(jù)極差分析和回歸分析結(jié)果表明該系統(tǒng)穩(wěn)定可靠、實(shí)時(shí)處理能力強(qiáng),構(gòu)建的回歸模型也有較好的預(yù)測(cè)能力。
[Abstract]:In view of the difficulties of wiring and the optimization of temperature measuring points arrangement in the cable monitoring method of spindle thermal error of NC machine tools, A new method for monitoring temperature distribution of machine tools and wireless transmission of signals is proposed based on golden section points in thermal sensitive region and temperature sensing label. The temperature sensing label integrated by digital temperature sensor DS18B20, microprocessor MSP430 and radio frequency communication module NRF905 is designed. The temperature signal and the address information of the corresponding label can be transmitted to the upper computer by wireless radio frequency communication. The communication protocol is simple. According to the finite element analysis model of machine tool spindle, the thermal sensitive location area is determined by golden section method to solve the problems of data redundancy, low reliability and uncertainty of test conditions. The temperature sensor label and laser displacement sensor are used to construct the monitoring system and the orthogonal test method is used to test the system. The results of data range analysis and regression analysis show that the system is stable and reliable, and the real-time processing ability is strong. The regression model also has good predictive ability.
【作者單位】: 南通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;南通國(guó)盛機(jī)電集團(tuán)有限公司;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(51110105008) 南通市“瞪羚企業(yè)”培育計(jì)劃(AA2013016)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】:TG659

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2141349


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