[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

摘要

本发明提供了一种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，该方法将工件曲面形貌反求、形貌分离、刀位点反求计算技术应用于数控机床的误差分离方法中，不仅实现了数控机床的误差分离，还为数控机床误差补偿方面的研究人员进行误差补偿模型优化和补偿实效性的深入研究提供了有效的分析手段和应用模型。该方法结合机床加工状态监测、工件理论数模、理论刀轨路径信息，进行误差采集数据的预处理，以自相关函数和偏相关函数及其截尾性判定识别拟合模型的类型，对模型进行精确定阶，能够高效、准确地完成对数控机床误差的分离，并且获得的数学模型公式能够精确地推断和预测机床误差的变化情况，使机床的误差补偿工作更为可靠和有效。

主权项

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Na//Nb，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。