[发明专利]基于加工工件曲面形貌信息的数控机床误差辨识分离方法

权利要求书

1.基于加工工件曲面形貌信息的数控机床误差辨识分离方法，用来将数控机床加工工件过程中的加工误差分离出来，该方法的具体步骤为：

第一步：取一件加工好的工件，对工件表面进行几何数据的测量与预处理；

第二步：根据工件的表面特征及不同成分误差选择适当的小波函数；

第三步：设置不同误差信号的分解阈值；

第四步：对数据进行分解，根据不同成分误差所属频域不同，确定小波分解层数，并针对不同的层数提取不同尺度的信号；

第五步：分别对各种频率的信号进行重构，从而获得同频率段误差表面，并获得相应空间点的点云数据；

第六步：从点云数据所覆盖的X坐标范围当中，任选一x0为对象，可得经过（x0,0,0）的平行于YOZ的平面，若该平面与理论曲面相交，则交线为理论曲线s，令h＝f(a,s)，并在一个刀具步长l内取n个扫描点，则可得到h1，h2，……，hn，根据扫描点的分布情况和扫描点中两个拐点hi和hj的大小来确定刀触点；

其中，a为横断面中任一扫描点，h为a与s间法向距离；

第七步：计算理论刀具倾角；

第八步：取任一刀触点a的n个与其紧密相邻的扫描点（at，t=1,2,……,n），由于平底立铣刀与工件的切削面为刀底圆面的一部分，必定存在以刀具半径R为半径的经过刀触点及临近两个扫描点的圆面S，因而存在以R为半径的拟合刀底圆面Sai(i=1,2,……,na)拟合a与at，同理，刀触点b也可找到拟合刀底圆面Sbj(j=1,2,……,nb)；

第九步：设h(a,b)为a与b间的距离，Na和Nb为a与b的刀轴矢量，当limh(a,b)→0时，有N_a//N_b，因而得到平行圆面Wk={Sai,Sai//Sbj,k=1,2,……,m}；

第十步：对比平行圆面Wk、曲面法矢N和理论刀具倾角β，确定实际刀底圆面；

第十一步：确定刀轴矢量与刀位点；

第十二步：通过第x个工件的刀具位姿曲面与理论刀具位姿曲面对比，确定面形误差值；

第十三步：确定机床热误差值；

第十四步：根据前面求的刀位点、刀触点信息，计算刀具当前切削面积，再结合工件材料特性，计算获得机床切削力的大小，通过对切削力大小的分析计算获得机床的切削力误差值；

第十五步：利用面形误差值减去热误差值和切削力误差值，得出机床几何误差值；

第十六步：根据形貌分离出的粗糙度误差值，计算出动态误差值；

第十七步：根据模型定阶结果，将得到的误差值参数代入预选的模型系统，进行数据整合，得到基于加工工件曲面形貌信息的数控机床误差分离数学模型。

2.根据权利要求1所述的基于加工工件曲面形貌信息的数控机床误差辨识分离方法，其特征在于，在第二步中小波函数的选择方法为：根据自相似性、正交性和紧支性等性质，在数十种常用的小波函数中选择适合的函数，并确定支撑长度，通过对比分析确定最佳小波函数。

3.根据权利要求1所述的基于加工工件曲面形貌信息的数控机床误差辨识分离方法，其特征在于，在第六步中，根据扫描点的分布情况和扫描点中两个拐点hi和hj的大小来确定刀触点的判断标准包括以下三种情形：

情形I：扫描点均分布在理论曲线内侧，hi和hj在周边区域内分别为极大值和极小值，此时点i为刀触点；

情形II：扫描点分布在理论曲线内侧和外侧，hi和hj在周边区域内均为极大值，点i在曲线内侧，点j在曲线外侧，此时i为刀触点；

情形III：扫描点均分布在理论曲线外侧，hi和hj在周边区域内分别为极小值和极大值，此时点i为刀触点。

4.根据权利要求1所述的基于加工工件曲面形貌信息的数控机床误差辨识分离方法，其特征在于，在第七步中，理论刀具倾角的计算公式为：

其中，k为曲面曲率，w为干涉情况，u1，u2，…，un为影响刀具倾角的相关因素，如工件材料的强度和硬度、刀具材料、刀具装夹系统等。

5.根据权利要求1所述的基于加工工件曲面形貌信息的数控机床误差辨识分离方法，其特征在于，在第十三步中，确定热误差方法为以下方法中的一种：

1）通过对同一批次加工工件的刀具位姿曲面对比，由于每个工件加工时，已经监测其加工时对应的温度信息，通过对比，可以过滤掉几何误差和切削力误差，从而计算出机床热误差值；

2）根据温度监测信息，通过分析计算也可以得到机床热误差值。