数控机床热误差建模中的温度传感器优化研究.docx

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1、数控机床热误差建模中的温度传感器优化研究lihan导语：介绍了温度传感器的选择方法,讨论了温度传感器的布置原那么。【摘要】:介绍了温度传感器的选择方法,讨论了温度传感器的布置原那么,对国内外常用的几种温度传感器的优化布置方法进展了比拟分析,对今后进一步的研究趋势做出了展望.【关键词】:数控机床;热误差;温度传感器;敏感点中图分类号:TP2文献标识码:A随着精细及超精细加工技术的开展及自动化系统的出现,人们对数控机床的加工精度提出了更高的要求.大量研究说明,热误差是机床的最大误差源,占机床总误差的40%70%sup1,2/sup.单纯依靠改良机床构造设计等硬件改进方法,或者直接对温度控制来减小机

2、床热误差,既进步了本钱而效果并不理想.通过建立数控机床热误差模型,进而实现热误差补偿的方法,理论证实最为经济有效sup3/sup.在数控机床的热误差测量、建模及其补偿研究中,温度测点的布置和选择是一个难点.传感器的数目及位置选取涉及本钱、效益等多方面的问题.从经济方面考虑,希望采用尽可能少的传感器,但传感器太少了势必降低识别精度.因此,对温度传感器进展优化,确定传感器的最正确数目与最优位置,具有重要的实用价值,其优化布置策略成为热误差辨识建模研究中的关键技术.1数控机床热误差建模中的温度传感器选择目前,国内外学者多通过实验建立热误差与机床温度场关系的数学模型,在加工经过中实时测量机床的温度场并

3、计算热变形,然后反应给数控系统进展误差补偿.怎样选择有效的测温元件,搭建测温系统,获取机床温度变化量,是实现机床热变形建模与补偿的重要因素sup4/sup.在数控机床上使用的温度传感器的开展大致经历了以下3个阶段:传统温度传感器、模拟集成温度传感器/控制器、智能温度传感器.传统温度传感器以热电阻、热电偶、热敏电阻为代表.这些传感器一般以模拟信号输出,需要后续信号处理与A/D转换电路的配合.此类传感器存在线性度差、信号量小、抗干扰才能差等缺点.模拟集成温度传感器采用硅半导体集成工艺制成;模拟集成温度控制器主要包括温控开关、可编程温度控制器,自成系统,工作时不受微处理器的控制,具有一定的市场占用率

4、.传统的温度传感器与模拟集成温度传感器/控制器应用特别广泛,但由于新型智能温度传感器无法比较的上风,正逐渐将它们替换.目前,国际上新型温度传感器正从模拟式向数字式、由集成化向智能化、网络化的方向开展.智能温度传感器亦称数字温度传感器是微电子技术、计算机技术和自动测试技术ATE的结晶,其内部包含温度传感器、A/D转换器、信号处理器、存储器或者存放器和接口电路.由于数字温度传感器相对传统温度传感用具有抗干扰才能强、分辨力高、线性度好、本钱低等优点.因此,在设计数控机床的测温系统时,优先考虑选择使用数字温度传感器作为温度测量元件.2温度传感器布置原那么2.1温度敏感点在数控机床热误差控制补偿技术中,

5、公道选择测温点的位置是其关键所在.由于热误差是时间的函数,所以在误差测量的同时,必须记录机床的温度场特征.实验说明,数控机床外表及内部各点的温升对机床热误差的影响程度不同,总存在这么一些点,这些点的温升变化将引起机床热误差的明显变化,在热误差补偿系统中,只有将这些点作为模型的输入,才能在保证精度的情况下,使测温点数最少,实时补偿时计算速度快,补偿效果最正确,这些点被称为影响数控机床热误差的敏感点sup5/sup.2.2温度传感器布置原那么温度传感器应能迅速、准确地反映温度信息的变化,以进步系统的检测精度.根据温度敏感点理论,应该将温度传感器布置在对信号的变化反响最敏感、受其他测点干扰最小的地方

6、,即温度变化最敏感的地方,以准确地反映温度变量信号的变化.要成功地实现热态建模,系统必须知足可控性和可观性条件,对于温度传感器的布置,在知足可观性条件后,一般遵循以下准那么sup6/sup:1传感器应尽可能地布置在热鼓励源处,或者热变形最大处;2如均匀加热时,传感器应布置在固定端;3传感器彼此不应靠得很近,以减小互相干扰,进步系统检测的敏感度.以一台卧式加工中心为例sup7/sup,如图1所示,对其进展热变形建模试验,需要选择一系列的温度敏感点在其上布置温度传感器,测量机床温升.图1选择了14个温度敏感点,温度传感器T1、T2用于测量X轴丝杠、螺母的温度;T3、T4测量Y轴丝杠、螺母的温度;T

7、5、T6测量Z轴丝杠、螺母的温度;T7、T8测量主轴温度;T9、T10、T11、T12测量立柱温度;T13测量X轴床身温度;T14测量Z轴床身温度.非接触式位移传感器安置在Z轴床身上,用于测量主轴热变形误差.这14个温度传感器与1个位移传感器收集的数据,即可用于后续的数控机床热误差建模与补偿.3温度传感器布置优化一般讲来,机床上温度测点数越多,所建立的热误差预测模型越准确,对热误差的估计也越准确.但太多的温度测点数会大大增加数据处理的工作量,同时也考虑到温度测量系统的本钱,有必要对测温点进展优化运算和处理.测温点的优化是指在保证热误差模型精度的条件下,以较少的测温点代替诸多的测温点,以简化热误

8、差建模与补偿系统.对测温传感器布点位置优化,目前国内外采用了以下几种方法:3.1试凑法在早期的热误差补偿系统中,温度传感器确定的经过在一定程度上是根据经历进展试凑的经过.通常是先基于工程判定,在不同位置安装大量的传感器,再采用统计或者分析方法选出少量的温度传感器用于误差分量的建模sup4/sup.试凑法是最直接与直观的方法,但存在的缺陷在于工程判定的准确与否会影响热误差模型的预告精度和鲁棒性,建立综合误差和温度场的对应关系时,要消耗大量的时间和传感器,而这传感器在优化后就不再用于最终的热误差建模中.假如能在保证补偿精度的条件下,使用最少的温度测点,这将会给补偿技术实际应用带来极大方便和使用本钱

9、降低.3.2高斯积分法高斯积分是对机床温度场理论建模一种方法.通过构建机床温度场与热变形场的解析方程并求解,以获得机床热变形模型,并可根据此模型进展后续热误差补偿.DebraA.Krulewichsup8/sup通过高斯积分法,对整个机床温度场进展分析,将温度传感器布置点作为高斯积分点,分布在预先确定的温度场中.由于可以预先确定温度测点的数目和分布位置,所以防止了为获得机床温度场所需的大量的测量时间.由于测温点即为方程的输入,因此,测温点的数目只与方程的维数有关,即知足方程维数所需的测温点数,那么模型得以构建,相对于其他方法,试验所需要的测温点数显著减少并可预先获得.通过这种方法建立的热误差补

10、偿模型可以减少主轴热变形误差.高斯积分法获得的模型是一个简单的理论线性模型,但实际数控机床热变形场是一个多因素作用的非线性系统,理论模型与实际变形经过存在一定的偏向,故高斯积分法具有很大的局限性.3.3热模态分析优化法热模态理论是将模态分析方法引入到机床热变形问题中.根据热模态与振动模态的相似性,忽略量纲上的差异,可以获得机床的热模态特性.根据热模态理论sup9/sup,运用热模态分析方法,寻找热敏感度最高的几个点,作为温度传感器的优化布置点.热敏感点的搜寻策略为:1将机床按根底件分解为数块;2对根底件,如箱体件,按面查寻;3面查寻时,先网状节点鼓励,比拟其热敏感度,逐次收缩鼓励点所围区域,确

11、定最正确点;4比拟各面最正确点,确定根底件最正确点,进一步确定整机最正确点.运用热模态分析优化方法,在理论上得到了反复验证,但由于热模态概念并不具有直观的物理含义,热载荷很难用试验方法获取,因此,热模态分析法施行起来较为困难.3.4聚类与相关分析法聚类法以及相关分析法是近年来在数控机床热误差建模中的温度点优化选择中使用最频繁的方法.Chih2HaoLo等sup10/sup在传统方法的根底上作了改良:运用了Mallow的G统计分析法,建立多个热误差分量的模型,将温度传感器分组搜索、寻优,利用相关性分组、典型变量搜索和分组搜索等方法,到达优化温度测点分布的目的.最初在机床上共布置了80余个温度传感

12、器,但最终经分组选优后,对于主轴坐标系原点在x轴方向的热漂移,最终仅用4个.在实际应用中,采用此优化方法收集获得的温度信息与热变形信息进展建模补偿,可以将热误差从20m减少到2.2m.上海交通大学杨建国等sup11,12/sup采用基于聚类分析根本原理的变量选择方法,通过分析各变量之间的相关性,并使用一定的聚合方法将变量进展聚类.根据聚类结果选择一定变量后再利用逐步回归的方法进一步剔除回归模型中不需要的温度变量,建立最优回归模型.这两种方法的结合抵消了聚类分析中不同聚合方法产生的结果差异的影响,并且减少了逐步回归对变量逐个判别的工作量,可以很方便地选择最少数目的温度变量,建立到达精度要求的模型

13、.对于变量挑选经过,聚类分析中的间隔选择为相关系数,可以得到变量间的相似矩阵.按照重心法进展聚类,按相似系数将间隔最近的变量合并为一类,再比拟新类和剩下类的相似关系,选择间隔最近的2个类继续合并,直到所有的变量都聚合为一类为止,以此实现温度变量的优化选择.浙江大学傅建中等sup4/sup,采用主因素策略以及互不相关策略对数控铣床上的14个测温点进展了优化,最终选出了4个测温点进展热误差补偿建模.天津大学张奕群等人sup13/sup也采用了模糊聚类分析方法对机床热误差建模中的温度测点进展选择,并将其应用于立式三轴加工中心,有效地减少了温度测点的数目.聚类与相关分析法在测温点优化中表达出其显著的上

14、风,但仍有待进一步探究与完善.假如可以找到热误差与所选温度场测量数据之间的线性或者接近线性的关系,那么补偿模型可以大大简化,而且热特性辨识时间将由于线性预告模型所具有的良好内插和外插性能而大大减少.4开展趋势近年来,一些新的传感器位置优化方法得到迅速的开展,如拓扑优化、奇异值分解、遗传算法等.这些方法在振动执行器/控制器、阻尼器以及材料探测器优化等领域得到了广泛的应用sup14,15/sup,但鲜有涉及到机床热误差辨识建模领域中的传感器优化.将这些方法引入到机床温度传感器的优化布置中,可以作为新的探究与尝试.4.1遗传算法优化遗传算法的根本思想就是在遗传计算经过中,适应度较大的个体基因得到遗传

15、,而适应度较差的个体基因会逐渐地消失sup16/sup.选择、穿插和变异,是遗传算法的3个主要操纵算子,它们构成了所谓的遗传操纵,使遗传算法具有了其它传统方法所没有的特性.遗传算法中包含了如下5个根本要素:参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设定、遗传操纵设计、控制参数设定.这5个要素构成了遗传算法的核心内容.在可查阅的文献报道中,遗传算法并未在机床热误差辨识建模领域中的传感器优化问题中得到应用.理论证实,只要选择适宜的适应度函数,遗传算法可以引入到机床温度传感器优化布置领域,以改善其优化结果,作为机床热误差建模温度传感器优化问题的一个研究方向.4.2虚拟仪器温度传感器优化布置的另外一个研究

16、方向是引入虚拟仪器技术sup17/sup.虚拟仪器是通过软件将通用计算机与有关仪器硬件结合起来,用户通过图形界面通常称为虚拟前面板进展操纵的一种仪器.其利用计算机系统的强大功能,结合相应的仪器硬件,采用模块式构造,大大打破了传统仪器在信号传送、数据处理、显示和存储等方面的限制,使用户可以方便地对其进展定义、维护、扩展和晋级等.同时实现了资源分享,降低了本钱,进而显示出强大的生命力,并推动仪器技术与计算机技术的进步结合.采用虚拟仪器技术,为实现机床热误差辨识建模领域中的传感器优化开拓了另外一条道路.5结语通过误差补偿技术来进步机床精度日益受到广泛重视,因此机床热误差辨识经过中温度传感器的优化布置

17、问题显得至关重要.传感器优化的研究关键在于怎样确定最少的测温点数,以此为根底构建的模型能简单且准确的反映机床的热变形情况.这方面的研究逐渐走出单纯依靠经历试凑法,精度不高,或者数值计算,经过复杂的阶段.利用统计分析手段,使得温度敏感点确实定更加公道.遗传优化算法与虚拟仪器技术,因其优异的特性,为今后的进一步研究,提供了2种可行的方向.目前,测温点的优化选择中仍然存在很多需要解决的问题.首先,辨识技术怎样运用到理论当中,在测量手段上还需要进一步进步;其次,测温点优化的结果需要用热误差模型的精度来验证,因此,怎样构造精度高,鲁棒性好的热误差模型,是另一个关键性问题.综上所述,机床热误差快速辨识与补

18、偿技术经过不断的深化研究,日渐展现出广阔的应用前景.参考文献:1RaneshR,MannanMA.ErrorcompensationinmachinetoolsAreview.Part.ThermalerrorsJ.Internation2alJournalofMachineTool&Manufacture,2000,409:1257-1284.2傅建中,陈子辰.精细机械热动态误差模糊神经网络建模研究J.浙江大学学报工学版,2004,386:742-746.3杨建国,任永强,朱卫斌,等.数控机床热误差补偿模型在线修正方法研究J.机械工程学报,2003,393:81-84.4钱华芳.数控机床温度

19、传感器优化布置及新型测温系统的研究D.杭州:浙江大学硕士学位论文,2006.5曹永洁.基于激光测试技术的数控机床误差识别与补偿研究D.杭州:浙江大学硕士学位论文,2006.6杜设亮,傅建中,陈子辰.智能构造中热压电致动器和传感器的优化配置J.中国机械工程,2001,1209:1054-1057.7Jin2HyeonLee,Seung2HanYang.StatisticaloptimizationandassessmentofathermalerrormodelforCNCmachinetoolsJ.InternationalJournalofMachineToolsandManufacture

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