[发明专利]一种义齿加工机床热误差的在线温度补偿方法有效
申请号: | 201410854928.6 | 申请日: | 2014-12-31 |
公开(公告)号: | CN105807714B | 公开(公告)日: | 2018-05-01 |
发明(设计)人: | 王煜;张继伟;夏鸿建;马杰;彭伟超 | 申请(专利权)人: | 佛山市诺威科技有限公司 |
主分类号: | G05B19/404 | 分类号: | G05B19/404 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司44205 | 代理人: | 郑莹 |
地址: | 528225 广东省佛山市南海区狮*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 义齿 加工 机床 误差 在线 温度 补偿 方法 | ||
1.一种义齿加工机床热误差的在线温度补偿方法,其特征在于,包括:
S1、空载运转义齿加工机床,并在运行过程中实时采集加工机床的多个位置处的温度数据、加工刀架的位移数据以及室内温度数据;
S2、将采集的温度数据输入到BPN神经网络中,并将采集的位移数据与BPN神经网络输出的预测误差值进行比较,进而采用GA进化算法对BPN神经网络进行训练后,获得训练好的神经网络;
S3、开启加工机床进行义齿加工,在加工过程中实时采集加工机床的多个位置处的温度数据、以及室内温度数据并输入到训练好的神经网络模型中,进而获得加工机床的预测热误差值;
S4、加工机床根据获得的预测热误差值,实时地修正义齿的加工路径;
所述步骤S2,包括:
S21、将同一时刻采集的所有温度数据输入到BPN神经网络中,通过神经网络模型计算预测误差值,同时给BPN神经网络的连接权值进行二进制编码,产生权值样本;
S22、针对同一组输入数据,分别采用多个权值样本进行BPN神经网络训练并获得多个预测误差值后,分别将多个预测误差值与输入数据所对应的位移数据进行比较,进而选取较优的权值样本作为神经网络的权值;
S23、判断较优的权值样本的数量是否达到预设阈值,若是,则直接执行步骤S24,反之将较差的权值样本通过变异、杂交、选择操作后,产生新的权值样本后返回执行步骤S22;
S24、针对神经网络的每组输入数据,读取对应的权值后计算神经网络的预测误差值;
S25、判断该预测误差值是否小于误差阈值,若是,则训练结束,并获得训练好的神经网络模型,反之,修改权值并返回执行步骤S24。
2.根据权利要求1所述的一种义齿加工机床热误差的在线温度补偿方法,其特征在于,所述步骤S1之前,还包括以下步骤:
S0、分别在义齿加工机床上的多个位置上安装温度传感器,同时在义齿加工机床的加工刀架上安装位移传感器。
3.根据权利要求2所述的一种义齿加工机床热误差的在线温度补偿方法,其特征在于,所述步骤S0安装的温度传感器的数量为六个,所述步骤S0中所述分别在义齿加工机床上的多个位置上安装温度传感器的步骤,其具体为:
在主轴表面距离主轴前端面100mm的两圆周位置,对称地安装第一温度传感器及第二温度传感器;
在X轴滑动平台上距离边缘50mm的位置对称地安装第三温度传感器及第四温度传感器;
在加工机床的机身中心安装第五温度传感器,同时在加工机床的床身上安装用于采集室内温度数据信号的第六温度传感器。
4.根据权利要求3所述的一种义齿加工机床热误差的在线温度补偿方法,其特征在于,所述步骤S1,其具体为:
空载运转义齿加工机床,开启机床主轴及冷却液,让加工机床运行60分钟,然后停止运转20分钟后,再让加工机床运行60分钟,然后再停止运转20分钟,依次循环,同时在加工机床运转过程中,实时采集六个温度传感器的温度数据以及位移传感器的位移数据。
5.根据权利要求1所述的一种义齿加工机床热误差的在线温度补偿方法,其特征在于,所述步骤S4,其具体为:
加工机床根据获得的预测热误差值,修改NC代码从而修正刀具的走刀轨迹,进而实时地修正义齿的加工路径。
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