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螺纹磨床实时误差预报方法与补偿技术综述(一(2)

2016-01-03 01:02 后进行补偿控制。由于时间序列法所需计算量较大，采用较稀的采样密度（0.5mm/次）。补偿后，传动链运动误差在1左右，预报补偿方法在理论上可以解决部分时间滞后的问题。但是由于当初的计算机发展水平较低，微型计算机难以在短的时间内进行大量复杂计算，因此如果因计算量大幅度增加，转而采用大间隔采样将补偿精度受影响，所以该系统的实际补偿效果收到了计算机发展的限制。
 5）丝杠磨削误差测量和补偿系统，该系统的结构框图见图5。此系统在总结前人已有的成果和讨论现有问题的基础上，在测量和控制方面做了大量改进工作：①由于控制系统应用与生产的一个主要问题使测量的可靠性，因此该系统仍然采用了比较成熟的“比相法”，并且研究了将“比相法”用于测量传动链运动误差的方法，适用范围和测量精度，软硬件抗干扰措施，软件容错能力，短基准元件的多读数头“接力”测量等方面的问题。②在对误差数据的出来上，提出了限变式数字滤波方法，分析了方法的有效性和适用范围，此法对不可控高频误差和“测量野点”具有很好的约制能力，而且此法的计算工作量较小，有良好的实时性。③针对当时的计算机发展水平的限制，提出了离散勒让德多项式预报控制算法，给出了实时预报算法，获得了较好的控制效果。④消除丝杠磨削热变形也是提高丝杠磨削精度的一个重要难点，该系统研制出了双淋浴冷却装置，此装置具有流量大，冷却均匀，不易堵塞等优点，较好地降低了丝杠热变形对丝杠磨削精度的影响[4]。
 综合以上的几种补偿方案我们可以看出，由于影响滚珠丝杆的磨削精度的主要因素是螺纹磨床的传动链误差，而这些补偿方案的建立都是基于如何补偿传动链所造成的误差上，因此虽然能在一定程度上提高了滚珠丝杆的磨削精度，但是提高的幅度受到了限制。如何更有效地提高滚珠丝杆的磨削精度便成了滚珠丝杆生产厂家近年来颇为关心的一个热点。 （转载自http://zw.NSEAC.com科教作文网）
3 基于交流伺服电机控制的螺纹磨床在线自动补偿磨削系统设计
 南京理工大学与陕西汉江机床有限公司联合设计的在线动态补偿系统如图6所示。对影响滚珠丝杆的磨削精度分析可知，影响滚珠丝杆的磨削精度的最主要因素就是螺纹磨床的传动链误差。充分考虑到此因素，采用的方案优点：①省略了工件旋转传动链，通过交流伺服电机的直接控制，可以灵活控制工件的旋转速度、旋向，提高传动精度等。②省略了工件—丝杠传动链，通过交流伺服电机的直接控制，可以灵活控制母丝杠的旋转速度、旋向，提高传动精度等。③省略了比较复杂的螺距挂轮，丝杠的螺距选择比较方便、灵活。④有效的控制螺距补偿，可以简化原有的校正系统，达到智能化。⑤参数设置方便，智能化水平高，可以处理生产中的技术数据，进行跟踪质量分析。
 整个系统主要特点如下：①本系统的驱动部分，将原有螺纹磨床的一台普通电机驱动改为现在利用两台交流伺服电机驱动，由于交流伺服电机具有平稳性好等特点，大大提高了驱动的稳定性，因此能提高滚珠丝杆的磨削精度。②系统的测量部分：选用长光栅作为长度方向的基准原件，磁栅作为圆周方向的基准原件，同时为了补偿温度对滚珠丝杆的磨削精度的影响，在机床的尾架上使用了涡电流位移传感器。③系统的控制部分：采用了控制柜集中控制，并且用PLC进行电器控制，大大地提高了控制的可靠性。
4 实时控制算法
4.1前馈补偿控制方法
 在采样点处，对应工作台位移误差，在区间内，机床本身新产生的误差以及按照误差补偿后（k+1）处仍有误差。该误差作为下一个区间补偿依据。这说明补偿动作是滞后于误差的产生。较理想的修正方法是在区间内将误差补偿掉而不是在区间内进行补偿。根据丝杠磨削工艺要求，精磨削时为了减少工件的热变形和力变形等因素的影响，提高磨削精度，一般需要分3、4道工序进行磨削。每一次走刀工艺参数基本是相同的，测量、控制系统等条件也是相同的，在这种前提下误差规律具有重复性。 （科教论文网 Lw.nsEAc.com编辑整理）
 基于误差输入前馈补偿控制方法，在实际补偿中采用一种新的“重复修正误差”方法。其方法是：在第1次磨削完后，将各采样点对应误差进行保存，保存时将序号前移一次，即该保存值作为下一次磨削补偿时的修正值。在进行第2次磨削补偿时，将对应点的误差和修正值求和作为新的补偿值。当第2次磨削补偿时，在采样点处，补偿误差包括本次测得误差和前一次在区间内补偿后剩余误差（即）。同样，将第2次磨削后误差值序号前移一次生成新的修正值，作为第3次补偿时的修正量，依次类推。
4.2 时间序列分析控制方法
 时间序列分析法以其对随机过程良好的描述、拟合和预测功能得到了普遍的应用。在计量测试领域．时序分析在精密仪器的误差分析与修正中也得到了一些应用。将时序分析法引入长光栅测量过程，对测量误差进行分析、拟合、预测和修正，为提高长光栅测量精度提供了一种实用的方法。时间序列分析法的基本原理：离散的平稳随机序列数据间的相关或依赖关系可以用差分方程——离散自回归滑动平均模型表示。它可以逐步逼近任意一个平稳时间序列或随机系统。应用时序分析法，可以对长光栅测量误差进行分析和拟合，继而进行预测和误差修正。
4.3 神经网络控制方法
 传统的控制方法需要建立被控对象精确数学模型，但对于复杂制造过程，如精密长丝杠磨削控制，由于它是一个复杂非线性时变系统，工件螺距误差要受传动链误差、热变形误差、力变形误差及砂轮的磨损与振动等诸多因素的影响，要建立它的数学模型是非常困难的。即使能够建立，求解起来也是非常复杂的。因此，已无法满足复杂制造过程的实时控制要求。这就迫使我们要把像丝杠磨削这样的复杂制造过程的计算机辅助控制理论与策略推进到一个新的高度——对于非线性误差的计算机实时控制阶段，如何有效地对制造过程中各传感器的实测信息进行快速处理并及时把处理结果反馈给误差补偿机构进行补偿控制，是误差补偿技术成败的关键。要实现对复杂制造过程的实时控制，由于信号采集与处理必定会有一定延迟，因此一般要采取预报补偿方法。在丝杆磨削加工过程中，可以测量到传动链、热变形和力变形等误差因素，这些误差因素所造成的工件螺距误差可以在加工完成后通过测量工件而得到。若把前者看作“因”，后者看作“果”，则因果之间必然有一种确定的关系，而这种关系又很难用精确的数学模型表示出来。但随着人工神经网络(ANN—Artificial Neural Network)技术的发展，为解决这个难题提供了一条有效的途径.由于神经网络具有大规模并行性、冗余性及本质的非线性等特点，把它应用于复杂的非线性制造过程的建模与预测控制等问题是一种比较有效的方法，现已获得了越来越广泛的应用。采用两个多层BP(Back Propagation)网络来对丝杠的磨削过程进行建模与预测控制。其中，网络1用于对丝杠的磨削过程进行建模；网络2用于对丝杠的磨削过程进行预报控制。网络1的输入为传动链误差、热变形误差和力变形误差，输出为工件对应的螺距误差。加工过程中，传动链误差可用计数法由安装在头架处的光电编码盘信号和安装在工作台上的光栅尺信号经综合处理后得到，丝杠轴向热变形量由电感测微仪在装有活动顶尖的尾座处测量。丝扛受力变形量分别由安装在丝杠两端轴颈处的两个涡流传感器进行测量，在上述条件下磨削出来的工件，用万能工具显微镜可测出其螺距误差曲线。利用测量结果，可对神经网络进