[发明专利]一种数控机床单轴几何角运动误差分离方法无效
申请号: | 201310732821.X | 申请日: | 2013-12-24 |
公开(公告)号: | CN103745098A | 公开(公告)日: | 2014-04-23 |
发明(设计)人: | 郭俊杰;李海涛;王金栋;王兴;邱娟 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;B23Q17/00 |
代理公司: | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人: | 贺建斌 |
地址: | 710049*** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 数控机床 几何 运动 误差 分离 方法 | ||
技术领域
本发明涉及数控机床误差检测技术领域,特别涉及一种数控机床单轴几何角运动误差分离方法。
背景技术
空间物体有六个自由度,分别为X、Y、Z方向的直线运动自由度和绕X、Y、Z三轴的旋转自由度。那么,数控机床单轴几何误差也就包含六项,分别为X、Y、Z方向的三项直线度误差和俯仰角、偏摆角和俯仰角三项角运动误差。对于几何误差,通常有单项几何误差测量法和综合误差测量法两种。单项几何误差测量法即针对六项误差中的某一项误差进行测量,这种方法简单,针对性强,但是对于每一项误差往往采用不同的测量设备,要完成单轴的六项几何误差检测往往耗时很长,效率低下。综合误差测量法对单轴整体误差进行检测,然后采用误差分离算法分离出六项误差。这种方法的优点是操作简单,但是误差分离算法往往比较复杂。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种数控机床单轴几何角运动误差分离方法,可以有效快速分离出三项角运动误差中的任意两项。
为达到上述目的,本发明采用了以下技术方案:
一种数控机床单轴几何角运动误差分离方法,包括以下步骤:
1)测量之前,在数控机床单轴上找任意三个固定点A、B、C,确定其空间坐标,并求取由这三点所确定平面的空间法向量,定义为基准法向量N;
2)测量时,机床单轴运动一段距离后开始第一次采样,三个固定点运动至A1、B1、C1位置,确定其空间坐标,并求取由这三点所确定平面的空间法向量,定义为后续法向量N1;
3)求解其中两项角运动误差,包含以下两个分步:
第一步:将后续法向量N1所在斜平面绕Z轴逆时针旋转,直至斜平面与基准法向量N重合,旋转角α即为第一个角运动误差;
第二步:后续法向量N1经过旋转后变为法向量N1′,将法向量N1′所在的斜平面绕X轴顺时针旋转直至与基准法向量N重合,旋转角β即为第二个角运动误差;
4)对所有后续采样位置重复步骤2)至步骤3),得到整个单轴的所有位置两项角运动误差的分布。
本发明的有益效果体现在:
本发明通过测量运动轴三个固定的坐标,求取单轴的法向量,再通过与初始基准法向量之间的对比求解出单轴的三项角运动误差。整个求解过程中只需解析几何知识便可完成,算法简单可靠。与单项几何误差测量法相比效率大大提高,与综合几何误差测量法相比,分离算法非常简单。
附图说明
图1为单轴几何角运动误差分离原理图。
图2为法向量在各三维面投影图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
一种数控机床单轴几何角运动误差分离方法,包括以下步骤:
1)测量之前,在数控机床单轴上找任意三个固定点A、B、C,确定其空间坐标,并求取由这三点所确定平面的空间法向量,定义为基准法向量N=(a,b,c),其中a,b,c分别为法向量N的X,Y,Z坐标值;
2)测量时,机床运动轴运动一段距离后开始第一次采样,三个固定点运动至A1、B1、C1,确定其空间坐标,并求取由这三点所确定平面的空间法向量,定义为后续法向量N1=(a1,b1,c1),其中a1,b1,c1分别为法向量N1的X,Y,Z坐标值,
3)求解其中两项角运动误差,包含以下两个分步:
第一步:如图1所示,将后续法向量N1所在斜平面A1B1G1H1绕Z轴逆时针旋转,直至斜平面A1B1G1H1和基准法向量N所在斜平面ABGH重合,斜平面A1B1G1H1和斜平面ABGH之间的夹角α即为第一个角运动误差;
以逆时针旋转为正,可得下式:
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学,未经西安交通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201310732821.X/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用