一种考虑环境温度的重型机床热误差预测方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑环境温度的重型机床热变形预测方法，具体为：预测机床内部热源引起的机床热变形量，以及预测机床外部热源引起的机床热变形量，将机床内、外部热源引起的机床热变形量叠加得到机床最终热变形量。在机床外部热源引起的机床热变形量预测中考虑了环境温度引起的时滞热变形误差，在内部热源引起的机床热变形量预测中进行了基于最小二乘原理的多元回归建模。本发明专利技术综合了反映重型机床受环境温度非线性滞后影响和内热源影响的共同作用效果，能够实现任意环境条件和加工条件下的热变形误差实时有效预测。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑环境温度的重型机床热误差预测方法
本专利技术涉及数控机床热误差补偿
，更具体地讲，具体涉及一种考虑环境温度的重型机床热误差预测方法。
技术介绍
在非恒温条件下，数控机床加工时受内部热源和外部环境的共同作用产生非线性温度响应和复杂结构热变形，导致加工精度降低甚至精度失效。热误差预测并补偿是提高数控机床加工精度和机床热稳定性的重要手段，随着内部热源的影响机制分析和热误差减小方法日趋成熟，环境温度作用于机床引起的热误差所占总误差的比例逐渐上升，尤其成为重型机床热变形的重要影响因素。热误差建模通常是指建立机床的热变形与对应温度之间的映射关系，常见的热误差预测模型有：最小二乘模型、贝叶斯网络模型、支持向量机模型、灰色系统模型，人工智能模型、模糊系统模型等。温度信息包括本体温度和机床所处环境温度等，通常确定建模所需温度测点的方法是：先根据经验在机床和环境布置大量温度测点，然后按照一定的策略进行测点选择、分组、优化等，获得最优或最近线性布点。当前的研究中，环境温度对机床热误差影响的研究局限于实验统计和定性分析。在减少环境温度对机床的结构热变形的影响方面，主要采用的方法是对机床热结构优化、环境温度控制、改善散热条件、优化热源布置等。随着最优布点识别方法和热误差非线性建模理论的发展，对机床内部热源的影响机理和热误差减少方法的研究日趋成熟，利用最优或最近线性布点温度可以较容易的建立机床内部热源引起热变形的多元线性回归模型。但是环境温度与机床本体的最优布点变化特征不同，重型机床对环境温度波动的响应一直存在滞后，不存在最近线性环境温度布点，而且滞后的时间随气候和季节变化而改变。而当前的线性和非线性的热误差预测模型不能体现随温度滞后特征，导致当前的热误差预测模型在不同环境的通用性有限，甚至补偿精度失效。另一方面，当前对环境温度影响的研究和分析局限于实验测量、现象说明和定性讨论，没能将其时滞热影响用于热误差建模和补偿中。
技术实现思路
本专利技术提供了一种考虑环境温度的重型机床热变形预测方法，该方法考虑了反映重型机床受环境温度非线性滞后影响和内热源影响的共同作用效果，能够实现任意环境条件和加工条件下的热变形误差实时有效预测。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种考虑环境温度的重型机床热变形预测方法具体为：预测机床内部热源引起的机床热变形量ΔLin，以及预测机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext，将机床内、外部热源引起的机床热变形量ΔLin、ΔLext叠加得到机床最终热变形量；所述机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext按照如下方式预测：实时预测机床所处的环境温度te(x)，并依据环境温度与机床表面温度换热平衡关系确定机床表面温度tb(x)，x表示时间变量；计算时刻x1到时刻x2外部热源引起的机床热变形量ΔLext＝αLX(tb(x2)-tb(x1))，α为机床材料热膨胀系数，LX为机床待测方向的名义尺寸；所述机床内部热源引起的机床热变形量ΔLin按照如下方式预测：首先测量机床的综合热变形误差ΔLX,结合机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext计算机床内部热源引起的热变形误差ΔLin′＝ΔLX+ΔLext,将计算得到的ΔLin′作为输出,机床表面测点的温度作为输入，采用最小二乘回归法拟合得到机床内部热源引起的热变形误差预测公式ΔLin=Σi=1mkiΔti+C]]>其中，ΔLin为机床内部热源引起的热变形误差预测值，Δti为布点温度的温差,ki和C分别为拟合确定的系数和常数。进一步地，所述机床所处的环境温度te(x)的预测公式为：te(x)=A0(1)(x)+Σn=1∞βn(Tmax(x))sin(nω0x+(φ0n+an·A0(1)(x)))n=1,2,3,...]]>依据环境温度与机床表面温度换热平衡关系确定机床表面温度其中，(x)为一个周期内的采样环境温度平均值；Tmax(x)为一个周期内采样测量得到的环境温度最大值；βn为不同频率成分温度波对总的温度变化的贡献成分即权重；ω0为基频；φ0n为不同频率成分温度波的初始相位；αn为不同频率成分温度波的相位中，随季节温度变换的相位成分与季节温度之间的滞后时间系数；τr为时间常数；ω为温度波的基频；为机床表面温度响应与环境温度之间的滞后的各阶相位角。本专利技术的有益效果是：当前的热误差综合预测中，模型输入变量包括的环境温度和机床本体温度，以及机床坐标参数等。其中环境温度是实时测量的温度，不包含历史的温度信息和热信息，而机床的热变形误差既受到当前环境温度的影响，还同过去的机床状态以及过去的环境状态有关。因此当前需要解决的技术问题是：如何建立该高鲁棒性的综合预测模型，使得该模型能够反映重型机床受环境温度非线性滞后影响和内热源影响的共同作用效果，用于任意环境条件任意加工条件的热变形误差实时预测。本专利技术提出了一种重型机床受内外热源共同作用的热误差预测综合模型建模方法。该方法将环境温度引起的时滞热变形误差进行了解析建模，将内热源引起的热变形进行了基于最小二乘原理的多元回归建模。进一步地，本专利技术考虑了环境温度波动的周期性和非周期性，以及波动随季节和年度变化的特征，同时考虑了当前机床当前热状态既受当前环境温度影响又受历史温度状态影响的客观事实，提出新的研究思路，将结合时间序列分析，实现了环境温度的傅立叶级数分解，将具有明确时间、频率、相位信息的解析形式的预测温度用于热误差建模，替代实测的温度数据，该方法有利于更准确地定量描述机床热变形误差的时滞响应特性，进而提高机床热误差预测的精度和鲁棒性。该模型能够有效预测任意环境，任意工况下的热变形误差。综合模型有利于解决传统模型随季节温度变化而鲁棒性差的问题。附图说明图1是本专利技术方法流程图图2是XK2650温度传感器布点示意图，其中，图2（a）为正面布置示意图，图2（b）为反面布置示意图；图3是XK2650龙门镗铣床在不同季节下环境温度预测效果对比示意图，其中，图3（a）、3（b）、3（c）和3（d）分别为春季、夏季、秋季和冬季温度预测效果图，图中A为实测温度，B为预测温度，C为预测残差；图4是不同的恒转速及不同季节环境条件下XK2650龙门镗铣床主轴X向热变误差预测效果对比示意图；其中，图4（a）和图4（b）为春季和夏季的300rpm条件下的预测效果对比示意图，图4（c）和图4（d）为夏季和秋季的600rpm条件下的预测效果对比示意图，图4（e）和图4（f）秋季和冬季的900rpm条件下的预测效果对比示意图；图5是变主轴转速谱以及不同季节环境条件下，XK2650龙门镗铣床主轴X向热变误差预测效果对比示意图，本文所提的方法是ETCP方法，参考对比的方法是多元线性分析（简称为MRA）预测方法；其中，图5（a）、5（b）、5（c）、5（d）分别为春季、夏季、秋季、冬季在转速谱条件下的实测热误差和两种方法的热误差预测效果对比对比示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑环境温度的重型机床热变形预测方法，其特征在于，该方法具体为：预测机床内部热源引起的机床热变形量ΔLin，以及预测机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext，将机床内、外部热源引起的机床热变形量ΔLin、ΔLext叠加得到机床最终热变形量；所述机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext按照如下方式预测：实时预测机床所处的环境温度te(x)，并依据环境温度与机床表面温度换热平衡关系确定机床表面温度tb(x)，x表示时间变量；计算时刻x1到时刻x2外部热源引起的机床热变形量ΔLext＝αLX(tb(x2)‑tb(x1))，α为机床材料热膨胀系数，LX为机床待测方向的名义尺寸；所述机床内部热源引起的机床热变形量ΔLin按照如下方式预测：首先测量机床的综合热变形误差ΔLX,结合机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext计算机床内部热源引起的热变形误差ΔLin′＝ΔLX+ΔLext,将计算得到的ΔLin′作为输出,机床表面测点的温度作为输入，采用最小二乘回归法拟合得到机床内部热源引起的热变形误差预测公式ΔLin=Σi=1mkiΔti+C]]>其中，ΔLin为机床内部热源引起的热变形误差预测值，Δti为布点温度的温差,ki和C分别为拟合确定的系数和常数。...

【技术特征摘要】
1.一种考虑环境温度的重型机床热变形预测方法，其特征在于，该方法具体为：预测机床内部热源引起的机床热变形量ΔLin，以及预测机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext，将机床内、外部热源引起的机床热变形量ΔLin、ΔLext叠加得到机床最终热变形量；所述机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext按照如下方式预测：实时预测机床所处的环境温度te(x)，并依据环境温度与机床表面温度换热平衡关系确定机床表面温度tb(x)，x表示时间变量；计算时刻x1到时刻x2外部热源引起的机床热变形量ΔLext＝αLX(tb(x2)-tb(x1))，α为机床材料热膨胀系数，LX为机床待测方向的名义尺寸；所述机床内部热源引起的机床热变形量ΔLin按照如下方式预测：首先测量机床的综合热变形误差ΔLX,结合机床外部热源引起的机床热变形量ΔLext计算机床内部热源引起的热变形误差ΔLin′＝ΔLX+ΔLext,将计算得到的ΔLin′作为输出,机床表面测点的温度作为输入，采用最小二乘回归法拟合得到机床内部热源引起的热变形量预测公式

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，谭波，毛新勇，毛宽民，任光远，彭芳瑜，刘红奇，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42