[发明专利]数控车床热误差测量补偿系统及补偿方法

权利要求书

1.数控车床热误差测量及补偿系统，其特征在于，包括电涡流位移传感器、铂电阻温度传感器、激光干涉仪、位移采集处理模块、热误差补偿模块和PC机；

电涡流位移传感器与位移采集处理模块相连接，位移采集处理模块通过串口与PC机连接，用于传输电涡流位移传感器实时测量的主轴简棒与刀具位置信息给PC机；

激光干涉仪与PC机连接，用于机床测量进给系统测点的定位误差；

铂电阻温度传感器与热误差补偿模块相连接，用于传输实时测量的机床热关键点温度信息；

热误差补偿模块通过串口与PC机连接，用于获取电涡流位移传感器和激光干涉仪采集信息；热误差补偿模块通过I/O接口与数控车床的PLC系统连接；热误差补偿模块一方面通过PLC系统与CNC接口通信获取刀具坐标值，另一方面通过I/O接口将补偿参数发送给PLC系统，补偿数据通过PLC与CNC接口写入CNC相关参数；

铂电阻温度传感器为PT100插入式温度传感器，多个铂电阻温度传感器分别分布在主轴前后端轴承位置及箱体壁上、Z轴丝杠支撑端轴承座、X轴丝杠支撑端轴承座和冷却泵上部的床体基座位置；铂电阻温度传感器通过四线制屏蔽导线进行数据传输；

电涡流位移传感器包括三个传感器探头S₁、S₂、S₃；三个传感器探头通过紧固螺栓固定在安装于刀座上的支撑角铁上；三个传感器探头中：一个传感器探头S₁布置在数控车床主轴简棒的轴向方向上，两个传感器探头S₂、S₃间隔一定布置在数控车床X轴平面内并与主轴简棒垂直；

所述数控车床热误差测量及补偿系统进行热误差测量补偿时，包括：

第一步、数控车床主轴系统工作，进给系统不工作，通过铂电阻温度传感器和电涡流位移传感器分别同时采集数控车床各布置铂电阻温度传感器的关键测点温度信息和主轴的热变形并传送给PC机，每隔ΔT周期进行一次数据采集；第二步、在PC机上，对引起主轴热变形的温度测点进行优化，通过热误差敏感度分析，灰色关联分析和模糊聚类理论选出与机床主轴热变形误差最相关的温度测点进行误差建模；

第一步具体包括：

1.1通过铂电阻温度传感器采集数控机床热源位置，其中影响数控车床主轴热误差的热源位置为主轴前后端轴承及箱体壁、冷却泵上部的床体基座位置，获得温度样本数据T_ij，i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m，其中i表示分布在机床上不同位置的温度测点，j表示不同的采样时刻；

1.2通过电涡流位移传感器测量主轴的热变形，其中轴向热膨胀量由位移传感器S₁测量获取，主轴径向偏X方向热倾斜角记为偏摆角Ψx，由位移传感器S₂和S₃测量并计算得到，获得m个热误差样本数据Ej；

主轴径向偏X方向偏摆角Ψx的计算过程如下：

实验中偏摆角故

联立方程(1)-(5)，则有热偏摆角

式中，j为测量次数；与为主轴简棒初始状态时传感器探头到主轴简棒的径向位移，分别由S₂和S₃测量所得；和均为运转过程中瞬态位移；L为两个位移传感器S₂和S₃间距；

第二步包括以下步骤：

2.1利用热误差敏感度分析从所有温度测点中找出温度变化对机床热误差影响大的测点，通过设定阈值γ，选出温度测点热误差敏感度值大于阈值γ的点，剔除热误差敏感度值小于γ不敏感测点，初步减少测点的数量，得到w个温度测点；热误差敏感度分析的计算公式如下：

其中：S_i为第i个温度测点热误差敏感度值，△T_i(j)为第i个温度测点在时刻j的温度变化量，△E(j)为在时刻j的热误差变化量；

2.2对上步得到的w个温度测点，采用灰色关联分析法计算温度测点与主轴热误差之间的相关系数，并据此再优选出与热误差相关性大温度点，具体为：

首先，采用数值越大效用越小的因素处理法对原始的热误差数据和温度数据序列进行处理，使之量纲一化和归一化，即

式中，x(j)为归一化数据，x⁽⁰⁾(j)为原始数据；

其次，计算热误差数据系列E(j)对温度测点数据系列T_s在j时刻点的的灰色关联系数为

Δ_0s(j)＝|E(j)-T_s(j)|

式中，s＝1，2，…，w，minminΔ_0s(j)为两极最小差；maxmaxΔ_0s(j)为两极最大差；ρ为分辨系数，一般取ρ＝0.5；

最后，用两序列各个时刻的关联度系数的平均值来计算热误差序列与温度测点序列之间的关联度，即

将各个温度测点序列与热误差序列的关联度按大小顺序排列起来，组成关联序列，依据建模传感器数量越少，鲁棒性越高原则，取关联序列前百分之五十的因素为主因素，得到相应的k个温度点作为待选温度敏感点；

2.3采用模糊聚类分析法对步骤2.2所得到的k个温度点进行聚类，确定最终用于建立机床热误差模型的温度测点；具体为：采用相关系数法建立模糊相似矩阵R＝[ρ_pq]_k×k，设T＝{t₁，t₂，…，t_k}为k个温度变量的集合，其中t_p＝[t_p1，t_p2，…，t_pm]，p＝1，2，…，k为第p个温度变量的m个观测值，温度测点之间的关联程度的相关系数ρ_pq用计算公式如下：

采用平方法求R的传递闭包t(R)，经过有限次运算后存在g使得R2g＝R2(g+1)；令t(R)＝R2g，t(R)为所求的模糊等价矩阵；根据模糊等价矩阵t(R)的不同，在[0,1]中选取阈值λ，令R_ij>λ的元素值为1，否则为0，从而达到对温度变量分类的目的；不同的λ值对应着不同的分类结果，采用多元线性回归分析，通过复判定系数R_g²来确定最佳λ值，从而确定最佳温度敏感点组合。