針對五軸數(shù)控機床多個發(fā)熱源疊加導(dǎo)致的較為復(fù)雜的熱誤差測控難題,提出了一種五軸數(shù)控機床熱誤差建模方法,采用獅群優(yōu)化算法優(yōu)化最小二乘支持向量機（LSO-LSSVM）方法對熱誤差模型的重要參數(shù)進行求解,從而有效提高熱誤差預(yù)測模型的效率和精度。使用偏相關(guān)分析對大量溫度傳感器位置進行初步篩選,選取關(guān)聯(lián)性較大的溫度變量,根據(jù)選取的實測溫度數(shù)據(jù),分別采用多元線性回歸、粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機與LSO-LSSVM建模方法進行熱誤差建模,同時對各熱誤差模型的預(yù)測能力進行對比分析,結(jié)果表明:使用LSO-LSSVM建立的熱誤差預(yù)測模型的精度和魯棒性都有很大的提高。對五軸數(shù)控機床主要部位實施熱誤差補償測試,測試結(jié)果表明,采用LSO-LSSVM建模方法可使試件在X、Y、Z三個方向的誤差分別減小35.3%、32.2%和43.9%。 

【文章來源】：中國機械工程. 2020,31(13)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

獅群算法流程圖

LSO-LSSVM可以縮短LSSVM的訓(xùn)練時間,提高預(yù)測精度,將預(yù)測的熱誤差數(shù)據(jù)應(yīng)用到熱誤差建模,可對五軸數(shù)控機床實施實時補償。LSO-LSSVM流程見圖2,其中,f(x0)表示LSO-LSSVM模型的最小適應(yīng)度。LSO使用的三種不同尋優(yōu)方式使得該算法具備較好的全局尋優(yōu)能力,不易陷入局部最優(yōu)點,且具有快速收斂等優(yōu)點。LSO-LSSVM算法具有訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)依賴性較小、精度高、魯棒性好等優(yōu)點。

為得到工作時機床各部分的溫度變化與熱誤差的變化趨勢,設(shè)計了五軸數(shù)控機床熱特性實驗。實驗分析機床為沈陽某機床廠生產(chǎn)的 VMC-0656e 五軸數(shù)控機床(圖3)。機床核心運動結(jié)構(gòu)是通用型五軸數(shù)控機床結(jié)構(gòu),即在X、Y、Z三個方向做直線運動的基礎(chǔ)上,在主軸下方增加了A、C兩個旋轉(zhuǎn)軸。主軸為機械式主軸,最大轉(zhuǎn)速可達 8 000 r/min,最大扭矩可達70 N·m;旋轉(zhuǎn)工作臺由伺服電機驅(qū)動做回轉(zhuǎn)工作,采用液壓裝置自動夾緊,從而保證運動的準(zhǔn)確可靠;數(shù)控系統(tǒng)采用SIEMENS 840Dsl。


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