【技术实现步骤摘要】
本专利技术适用于数控机床误差项分析领域，尤其涉及一种数控机床误差项的动态敏感度分析方法。
技术介绍
1、在机床的可靠性分析中，敏感度分析是一项非常重要的工作，其目标是找出系统在设计与使用过程中的薄弱之处。由于全局的数控机床可靠性评价难以聚焦到具体的可靠性改善措施上，因而通过量化组件失效给系统带来的可靠性损失对于机床组件的重要度进行排序，这能够有效的指导机床的设计改进措施与设备维护维修决策。
2、由于良好的精度诊断和预测特点，对机床误差的敏感度分析可用来进行机床误差建模与分析，并逐步成为机床精度可靠性分析的热点。机床精度的重要度分析主要是针对机床的误差项进行敏感度分析，其目的是辨识对机床误差影响较大的误差项，为机床的设计、误差补偿和维护提供指导。误差项敏感度分析常用的方法包括矩阵微分法、sobel法和扩展傅里叶幅值敏感度测试法(extended fourier amplitude sensitivity test，efast)。其中矩阵微分法计算简便，适合用于线性系统。基于矩阵微分法的误差敏感性分析结果被用于机床的可靠性优化，但是矩阵微分法是一种局部敏感性分析方法，无法计算各误差源之间的耦合关系。
3、然而，现有的方法没有考虑数控机床各误差项在实际工况下的动态特性。机床关节的运动包括移动和转动两种运动副，各运动副都会产生空间的3项位移误差和3项角度误差，实际上，各误差项具有一定的随机动态特性，符合正态分布规律。现有的敏感度评价方法直接将各误差项进行简化和缩放代入评价模型，评价结果显然不准确，而且缺乏对具体机
4、因此亟需一种新的数控机床误差项的动态敏感度分析方法，解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种数控机床误差项的动态敏感度分析方法，旨在解决现有技术中不考虑误差项在实际工况下的动态特性，造成评价结果不准确问题，实现了机床误差项的动态评估，可用于提升机床的加工精度。
2、所述动态敏感度分析方法包括以下步骤：
3、s1、获取数控机床的多个误差项数据；所述误差项数据包括误差项的均值和误差项的标准差；
4、s2、建立误差项敏感度评价模型，将多个所述误差项数据作为所述误差项敏感度评价模型的输入进行计算，得到所述数控机床的总误差的过程能力指数；
5、s3、通过预设方法根据所述过程能力指数进行计算，得到每一所述误差项数据对应的风险等效因子；其中，所述风险等效因子用于判断所述误差项对所述数控机床的总误差的影响程度；
6、s4、将每一所述风险等效因子进行归一化处理，计算出对应的敏感度值；
7、s5、将最大的所述敏感度值对应的所述误差项数据作为关键误差项数据，对所述关键误差项数据进行误差补偿。
8、优选的，所述过程能力指数满足以下计算公式：
9、
10、其中，cpk表示所述过程能力指数，σ表示所述数控机床的总误差的标准差，且μ表示所述数控机床的总误差的均值，且n表示所述数控机床的数据点数；xi表示所述数控机床的加工尺寸数值；t表示所述数控机床的设计公差范围；m表示所述数控机床的设计公差带中值；i表示所述误差项数据的编号。
11、优选的，所述预设方法为：
12、将单一所述误差项数据的误差值大小进行降低，保持其他的所述误差项数据的误差值不变，再次计算所述数控机床的总误差的过程能力指数值，得到对应的所述风险等效因子；
13、重复步骤s31，直至得到每一所述误差项数据对应的风险等效因子。
14、优选的，所述误差项数据的误差项值大小降低为原数值的20％。
15、优选的，所述风险等效因子满足以下计算公式：
16、
17、其中，ref表示所述风险等效因子，μ表示单一所述误差项数据的误差值大小进行降低后所述数控机床的总误差的均值，σ表示单一所述误差项数据的误差值大小进行降低后所述数控机床的总误差的标准差。
18、优选的，所述敏感度值满足以下计算公式：
19、
20、其中，i(i)表示第i个所述误差项数据对应的敏感度值，ref(i)表示第i个所述误差项数据的风险等效因子；refmax(i)表示所述误差项数据中最大的风险等效因子；refmin(i)表示所述误差项数据中最小的风险等效因子。
21、与现有技术相比，本专利技术通过引入风险等效因子概念，以反映误差项均值与方差对数控机床总误差大小及稳定性的影响程度，用于辨识影响数控机床加工精度的关键误差项。在此基础上，分析各误差项之间的耦合特性，研究误差项动态特性对机床实际加工路径的影响，运用敏感性分析结果对位置相关误差和位置无关误差进行补偿，达到数控机床加工精度提升的目的，为数控机床的精度提升与优化设计提供方法指导。
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1.一种数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述动态敏感度分析方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述过程能力指数满足以下计算公式：
3.如权利要求2所述的数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述预设方法为：
4.如权利要求3所述的数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述误差项数据的误差项值大小降低为原数值的20％。
5.如权利要求3所述的数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述风险等效因子满足以下计算公式：
6.如权利要求5所述的数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述敏感度值满足以下计算公式：
【技术特征摘要】
1.一种数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述动态敏感度分析方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述过程能力指数满足以下计算公式：
3.如权利要求2所述的数控机床误差项的动态敏感度分析方法，其特征在于，所述预设方法为：
4.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：张定，李阳帆，全炜杰，王大振，张龙飞，滕科国，刘磊，李晓菊，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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