数控机床动态性能控制技术研究

来源 :合肥工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:L1010732268
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
现代制造业的不断发展对数控机床的运行性能提出了更高的要求。由于数控机床的机械结构十分复杂,机体内各部件之间的连接配合十分精密,使得数控机床容易受到加工环境与工况的影响,从而导致机床的加工精度和稳定性降低。研究表明,由热变形导致的误差在机床误差中的比重最高,而对于高性能数控机床而言热误差所占的比例甚至高达70%。此外,在加工过程中机床颤振现象的出现会严重降低工件的表面加工质量,也会对加工刀具和机床结构造成严重的破坏,颤振现象已经成为提高机床加工性能的重要阻碍之一。机床热变形与颤振导致的误差占据了机床误差的50%以上,因此本文主要针对机床热误差和颤振进行了补偿与控制方面的研究。首先,本文通过对机床热误差测量方法的比较分析,提出“五点测量法”进行机床热误差的测量,并阐述了机床温度测点优化与热误差建模的理论与方法。文章对机床颤振现象的发生机理进行了理论分析,并通过颤振信号分析得到了颤振现象在时域和频域中的发展规律与特征。其次,在完成机床热误差与颤振的相关理论与数据分析的基础上提出了机床性能控制系统。通过对机床状态信息的采集以及上位机程序的处理完成机床热误差的预测以及机床颤振的监控与识别。为了实现机床动态性能的运维控制,对基于FANUC系统原点偏移功能和SIEMENS系统温度补偿功能的热误差补偿方法,以及基于机床主轴转速调整功能的颤振抑制方法进行了研究。最后,为探究机床性能控制系统的应用效果,本文进行了热误差补偿与颤振控制的实验,实验数据表明机床性能控制系统对机床热误差与颤振的补偿控制取得了良好的效果。
其他文献
随着科技的快速发展,移动机器人已经在多个领域中得到了广泛的应用,已然是社会发展中必不可少的部分。其中地面轮式移动机器人是最为常见的一种机器人,其自主导航能力是移动机器人可以完成任务的先要条件。因此路径规划是移动机器人领域中一个重要的问题,它是机器人在移动过程中避开障碍物的重要保证。当今移动机器人已逐渐变为运行在充斥着移动障碍的动态环境中,所以对移动障碍物的应对能力已成为现如今路径规划技术中的重要问
轨道电路用于自动、连续监测区段是否被车辆占用同时控制转辙装置,以保证行车安全。轨道电路出现故障会严重影响行车安全,因此提高轨道电路故障诊断的准确性、及时性十分必要。尽管现今已有许多关于轨道电路故障诊断的智能算法,但是铝电解电容劣化和轨道电路多故障分类还没有被深入研究。在这些问题中检测延迟大并且很多故障难以被准确分类。本文针对铝电解电容劣化这类渐变故障的检测、轨道电路的多故障分类问题开展了如下研究工
电磁流量传感器因其具有结构简单、测量精度高、响应速度快、无压力损失等优点,在流量测量领域得到广泛应用。电磁流量传感器的励磁磁路结构决定传感器的感应磁场分布,不仅直接影响传感器的测量性能,而且影响其系统功耗。但是,励磁磁路结构参数众多,实际应用中难以根据不同的性能要求开展电磁流量传感器磁路结构的优化设计。因此,本文将理论分析、有限元仿真、响应面法建模和遗传算法优化相结合,建立了一套完整高效的磁路结构
近年来,我国心血管疾病的发病率和致死率逐年上升。心律失常是心血管疾病早期症状的重要表现,能够及时准确的诊断出异常心电信号具有重要的医学价值和社会意义。心电图是分析心电信号最直接的工具,通过分析心电图可以诊断相应的心脏活动状态。然而,由于心电信号本身的低振幅和不规则特性,人工分析不仅需要依靠医生长期经验的积累,还浪费了医疗资源。因此本文主要利用多尺度小波变换原理和深度学习相结合的方法实现异常心拍的检
随着工业化的迅猛发展,接入电力系统低压配电侧的用电负载不断增加,导致电能质量问题日益严重。不同特性的负载会引起不同的电能质量问题,例如接入感性负载会造成输电线路传送大量的无功功率,降低功率因数;接入非线性负载会向系统注入谐波电流;接入不对称负载会导致系统三相电流不平衡等。目前,治理电能质量的主要办法是利用各种电能质量补偿装置。为了提高装置的利用率和性价比,希望电能质量补偿装置可以一机多用,即一种电
随着物流行业的飞速发展和人们对现代叉车的可操纵性需求的提升,叉车稳定性控制问题受到了人们的高度关注。越来越小的操作空间,越来越高的操作要求都对叉车的稳定性控制提出了越来越高的要求,而传统的叉车控制将叉车视为一般的车辆控制,缺乏控制对象的特殊性,尤其是没有考虑货物对于叉车稳定性的影响,有关资料表明,相当一部分叉车事故是由于所装载货物造成的,无论是货物上升高度过高导致叉车出现纵向倾覆,还是装载货物导致
终端设备的数量在移动互联网技术的极速发展中呈现出几何增长的趋势,同时业务类型日益丰富,对数据流量和时延的要求也日益提高。为了满足未来无线通信的流量需求,网络将趋于致密化。致密网络即在通信场景中密集部署小蜂窝,每一个终端都可能被多个蜂窝覆盖,所以会产生复杂的关联问题。本学位论文研究的是致密网络中的蜂窝关联问题,即终端与蜂窝如何关联的问题,目标是兼顾网络的系统性能和算法耗时,快速实现蜂窝关联决策。首先
随着半导体集成技术和先进工艺制程的迭代更新,电子元器件的体积正在不断缩小并且所需供应的电压也在大幅减弱。但是体积的缩小必然加剧电磁干扰等现象,因此,对供应电源的精密度和稳定性方面的要求不断升高。Buck型转换器作为开关电源中的重要一员,在生产和生活中有着广泛的应用。鲁棒自适应算法在系统不确定性上有着强鲁棒性和高自我调节能力,因此将鲁棒自适应算法应用于Buck型转换器控制中不失为一个有效选择。本文研
随着智能仓储沿着无人化、智能化的方向发展,仓储企业对智能仓储中物料搬运的安全性以及便捷性提出了更高的要求。自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)因其自动化程度高且安全可靠,被广泛应用于智能仓储中。路径规划作为AGV的核心技术,直接影响AGV的搬运效率以及搬运过程中的安全性。如何合理高效的规划出智能仓储中AGV的搬运路径以及如何解决多AGV路径之间的冲突,成为智能
随着人机交互(Human-Computer Interaction,HCI)需求的不断增加,机器能否正确分析用户的情绪状态成为交互体验的关键。因此,自动情绪识别这项具有挑战性的任务获得了众多国内外研究人员的关注。多年来,其研究方向主要集中在基于行为反应的情绪识别和基于生理信号的情绪识别。其中,脑电(Electroencephalography,EEG)信号凭借其具有较高的时间分辨率,可以提供直接的