[发明专利]数控机具即时空间精度补偿智能化模块在审
| 申请号: | 202011406742.6 | 申请日: | 2020-12-04 |
| 公开(公告)号: | CN114609967A | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
| 发明(设计)人: | 江登逢;谢欣桦 | 申请(专利权)人: | 迈鑫机械工业股份有限公司 |
| 主分类号: | G05B19/404 | 分类号: | G05B19/404 |
| 代理公司: | 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司 11139 | 代理人: | 李怀周 |
| 地址: | 中国台*** | 国省代码: | 台湾;71 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 数控 机具 即时 空间 精度 补偿 智能化 模块 | ||
一种数控机具即时空间精度补偿智能化模块,包括一环境温度传感器及设置于与机体结构直接接触的多个温度传感器感测回传温度数据,使热变位补偿模块得输出补偿量值至控制器控制CNC数控机具,一基准球体架设于工作台上为原始基准位置,一量测装置装设于主轴上量测实际位置,两者进行比对,同时判断补偿量正确与否,再于控制电脑进行人工智能自我演算与学习,进行补偿量演算修正,产生补偿修正系数表,得动态修正补偿量形成收敛,以弥补热变位补偿模块的不足,并以控制电脑的智能学习模块得持续自我比对学习改善与优化,可逐渐降低执行自动校正功能的次数,达到机台空间精度补偿的最佳效果。
技术领域
本发明提供一种数控机床的技术领域,尤指其技术上提供一种数控机具即时空间精度补偿智能化模块,其人工智能的智能学习模块得持续自我比对学习改善与优化,可逐渐降低执行自动校正功能的次数,达到机台空间精度补偿的最佳效果。
背景技术
按,现今加工机具精度要求愈来愈高,但在外部的影响下,例如湿度或温度皆会影响加工精度,因此如何控制好湿度或温度并即时做补偿,即是一门高深的学问:随着地球暖化,剧烈天候越来越严重,在不稳定的温差下,一般加工机具内建热补偿的数据卡如果不是在空调的环境作业下,无法做有效补偿控制,数据会有跑出热补偿设定范围的可能,且是一种越离越远开口型数据的情形,最后形成无法控制的状态。本发明的热变位补偿、即时量测温度、并转换成系数形成大数据并利用智能学习的结合可以去收敛开口型数据并即时更正补偿,使其不会因为天候温度影响而失其加工精度的控制。
是以,针对上述习知结构所存在的问题点,如何开发一种更具理想实用性的创新结构,实消费者所殷切企盼,亦是相关业者须努力研发突破的目标及方向。
有鉴于此,发明人本于多年从事相关产品的制造开发与设计经验,针对上述的目标,详加设计与审慎评估后,终得一确具实用性的本发明。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种数控机具即时空间精度补偿智能化模块,其人工智能的智能学习模块得持续自我比对学习改善与优化,可逐渐降低执行自动校正功能的次数,达到机台空间精度补偿的最佳效果。
为达上述目的,本发明提供一种数控机具即时空间精度补偿智能化模块,包括:将已经建立完成的热变位补偿模块,写入补偿卡或芯片中且通过信息交替方式进入控制器内部,一环境温度传感器及多个温度传感器设置于与机体结构直接接触,当热变位发生时进行空间精度补偿,热变位补偿模块会依照温度传感器测得的即时温度进行即时补偿,同时也将补偿量信息传送至控制电脑,使控制器与控制电脑可以了解当下热变位补偿量;且可于加工中通过无线即时量测回传误差值的一治具(jig),包括基准球体架设于工作台上为原始基准位置,包括量测装置装设于主轴上量测实际位置,CNC(Computer NumericalControl;CNC)数控机床量测装置量测的实际位置与基准球体原来设定的座标位置进行比对,判断补偿量正确与否,会求出一个误差值,再于控制电脑进行AI人工智能(artificialintelligence)自我演算,进行补偿量演算修正,产生误差系数,此一误差系数再回馈给前述控制器,然后进行原本建立好的前述热变位补偿模块的补偿量修正,以达到控制前述控制器进行修正补偿量以得最佳的空间精度误差补偿量加工精度,以之组成一智能化功能模块;前述智能化模块包含内部设一智能学习模块,前述智能学习模块并电信连接前述CNC数控机具各轴向机构实际位置及机体结构包括立柱、主轴头或主轴等的结构温度敏感点的误差值数据、环境温度数据、前述控制电脑计算出来的修正系数及前述热变位补偿模块补偿量,前述智能学习模块以数据库方式记录当下执行自动校正功能时所计算出修正系数与温度传感器所监测到的环境温度与机体温度,运用人工智能(artificial intelligence)方式进行自我学习,持续比对当环境温度或机体温度变化时产生的误差,自动建立补偿修正系数表,前述智能学习模块电信连接前述控制器,得控制前述CNC数控机具进行补偿量精度验证,并将前述补偿修正系数表弥补前述热变位补偿模块的不足,进而更加提升产品精度,且其持续的自我比对学习改善与优化,可逐渐降低执行自动校正功能的次数,达到机台空间精度补偿的最佳效果。
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