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电主轴温度预测及控制研究进展
1
作者 孙杰 王仁东 +2 位作者 徐晓虎 国凯 赵艳哲 《工具技术》 北大核心 2025年第6期1-7,共7页
电主轴在长时间高速运行过程中容易发生温度变化,从而产生热误差,导致加工精度降低,因此电主轴温度预测及控制技术一直是国内外学者研究的热点。针对电主轴热误差补偿技术中的关键因素进行综述,包括电主轴热特性研究、电主轴热误差检测... 电主轴在长时间高速运行过程中容易发生温度变化,从而产生热误差,导致加工精度降低,因此电主轴温度预测及控制技术一直是国内外学者研究的热点。针对电主轴热误差补偿技术中的关键因素进行综述,包括电主轴热特性研究、电主轴热误差检测技术、电主轴热误差建模研究。通过对目前热误差补偿技术中关键因素的详细描述,为未来电主轴温度预测和控制研究提供参考。 展开更多
关键词 电主轴 热特性 热误差检测 热误差建模
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巨量转移设备热误差补偿技术研究进展
2
作者 刘正勇 陈友东 +3 位作者 张鹏举 王广炎 薛芮 韩江 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期889-897,共9页
巨量转移设备在高速、高频运行工况下将产生大量的热,导致零部件热变形,严重影响巨量转移工艺的精度。对巨量转移设备的热误差进行合理建模,并实现热误差补偿对保障转移精度非常关键。文章介绍设备高速进给机构的热误差补偿技术研究进展... 巨量转移设备在高速、高频运行工况下将产生大量的热,导致零部件热变形,严重影响巨量转移工艺的精度。对巨量转移设备的热误差进行合理建模,并实现热误差补偿对保障转移精度非常关键。文章介绍设备高速进给机构的热误差补偿技术研究进展,从高速机构热特性分析与建模、热误差建模技术、高速进给机构热误差建模与补偿等方面对国内外研究现状进行总结。首先介绍了直线运动机构热特性,其次系统阐述了热误差建模过程中温度测量、热误差测量、温度测点优化选取、热误差建模方法,最后对巨量转移设备热误差补偿研究进行总结与展望,为相关的技术研究提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 巨量转移设备 高速进给机构 直线电机 热误差机理 热误差补偿
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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法
3
作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期104-114,共11页
数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多
关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小波变换(ICEEMDAN-EWT) 误差分离
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数控铣床主轴热误差Bi-LSTM预测建模
4
作者 马宏宇 尹志宏 +2 位作者 叶愈 南朋涛 朱升硕 《机床与液压》 北大核心 2025年第14期51-57,共7页
为探究数控铣床复杂热源导致的主轴温升与热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)的主轴热误差预测模型。以国产某型号精密数控铣床主轴单元为研究对象,采用激光位移传感器对主轴空转状态下的轴向热... 为探究数控铣床复杂热源导致的主轴温升与热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)的主轴热误差预测模型。以国产某型号精密数控铣床主轴单元为研究对象,采用激光位移传感器对主轴空转状态下的轴向热误差进行测量,借助温度传感器采集主轴关键温度测点的温度。采用萨维茨基-戈莱滤波器对主轴温升、热误差数据进行滤波降噪处理,使用手肘法确定最佳聚类数,利用模糊C均值聚类结合灰色关联度分析(FCM+GRA)方法完成温度敏感点的选取,避免温度测点之间多重共线性问题。最后,以主轴轴向热误差和温度敏感点温升数据为输入,建立主轴热误差Bi-LSTM预测模型,并基于平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和相关性系数R 2对模型的预测效果进行评估。结果表明:与LSTM(单向长短期记忆神经网络)、GRU(门控循环单元)和BPNN(反向传播神经网络)相比,Bi-LSTM预测模型的MAE分别降低了18.5%、21.8%、44.1%,RMSE分别降低了9.5%、20.2%、43.8%。因此,Bi-LSTM主轴热误差预测模型具有更高的鲁棒性和准确性。 展开更多
关键词 数控机床 主轴热误差 FCM+GRA算法 Bi-LSTM模型 热误差预测
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精密数控机床基础部件热误差控制研究综述 被引量：1
5
作者 朱旭 丁爽 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第4期77-86,共10页
热误差是影响精密数控机床加工精度及其稳定性的重要因素。电主轴、滚珠丝杠以及支承件作为机床核心基础部件,其热误差对精密数控机床加工精度的影响显著。为进一步研究机床基础部件的热误差控制理论和技术,从共性技术、个性技术两个角... 热误差是影响精密数控机床加工精度及其稳定性的重要因素。电主轴、滚珠丝杠以及支承件作为机床核心基础部件,其热误差对精密数控机床加工精度的影响显著。为进一步研究机床基础部件的热误差控制理论和技术,从共性技术、个性技术两个角度系统分析了机床热误差控制研究现状。共性技术主要有反变形技术、温度测点优化、热误差补偿、冷却介质参数优化4个方面;个性技术从机械结构设计和主动冷却结构两方面分别综述了电主轴、滚珠丝杠以及支承件热误差控制策略。最后,提出了精密数控机床热误差控制研究展望,为精密数控机床热误差控制研究和工程应用提供参考和指导。 展开更多
关键词 数控机床 热误差 电主轴 滚珠丝杠 支承件
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基于GA-BP的三坐标钻高速电主轴热误差建模研究
6
作者 梁林 张栋 +1 位作者 白永康 周浩光 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页
针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确... 针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确定神经网络的输入和输出参数,从而构建GA-BP高速电主轴热误差模型;在不同的高速电主轴转速下,将GA-BP神经网络模型、多元线性回归模型以及BP神经网络模型进行对比。结果表明:GA-BP神经网络热误差模型的预测精度优于多元线性回归法和BP神经网络建模方法,GA-BP神经网络模型在10000 r/min转速下的最大均方误差为0.0673μm,在12000 r/min转速下的最大残差为1.98μm。GA-BP热误差预测模型相较其他模型具有鲁棒性强、精度高的优点,该模型可以有效提高三坐标钻的加工质量。 展开更多
关键词 高速电主轴 GA-BP神经网络 热误差建模
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基于麻雀搜索算法的机床电主轴水冷机PID自适应控制研究
7
作者 刘红梅 安建波 +1 位作者 李波 张虎极 《现代制造工程》 北大核心 2025年第8期151-158,共8页
传统机床电主轴的热误差抑制采用循环冷却液换热控制方式,存在实时性低、成本高及与数控系统关联性较差等问题,针对此问题提出了一种基于麻雀搜索算法的机床电主轴水冷机PID(Proportional-Integral-Derivative)自适应控制方法。首先阐... 传统机床电主轴的热误差抑制采用循环冷却液换热控制方式,存在实时性低、成本高及与数控系统关联性较差等问题,针对此问题提出了一种基于麻雀搜索算法的机床电主轴水冷机PID(Proportional-Integral-Derivative)自适应控制方法。首先阐述了系统的整体设计方案;接着介绍了华中数控系统的PID控制模块,开展了麻雀搜索算法及其自适应调整模型的研究,进行了仿真分析;然后基于数控PID模块,完成了水冷机控制系统参数辨识,研制了水冷机PID自适应控制模块;最后设计了数控系统端的过程监控模块,进行了系统测试与验证。测试结果表明,所提方法对机床电主轴热抑制取得较好成效,具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 电主轴热误差 水冷机 麻雀搜索算法 PID自适应控制
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基于热图像的机床主轴热误差预测
8
作者 朱玉桃 郑煜 +3 位作者 赵俊豪 穆龙涛 潘冠廷 王英 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第8期172-178,共7页
机床的热误差是影响机床精密加工精度的主要误差来源,开发了一种基于热图像的主轴热误差预测模型,旨在为机床热误差补偿提供理论依据。首先,采用带有通道注意力(squeeze-andexcitation,SE)机制的大尺寸选择性核网络(large selective ker... 机床的热误差是影响机床精密加工精度的主要误差来源,开发了一种基于热图像的主轴热误差预测模型,旨在为机床热误差补偿提供理论依据。首先,采用带有通道注意力(squeeze-andexcitation,SE)机制的大尺寸选择性核网络(large selective kernel network,LSKNet)神经网络,即SE-LSKNet来处理机床的热图像信息。与传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型相比,该模型能够进行多尺度的特征捕捉,突出关键通道信息,显著提升模型的鲁棒性与预测精度。其次,基于VMC450机床主轴构建了模型,并采集了相应的热图像及误差数据用于模型的训练和验证,同时在不同工况下进行模型评估。结果表明,该模型在测试集上的决定系数R^(2)达到98.86%,在2000 r/min和4000 r/min工况下,主轴热伸长预测误差的平均值分别为4.32μm和4.49μm,这表明该模型能够为提高机床加工精度提供新途径。 展开更多
关键词 主轴热误差 加工精度 热图像 SE-LSKNet 预测模型 鲁棒性
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偏心影响的电主轴磁-热耦合振动特性研究
9
作者 王展 祁登红 +1 位作者 王子男 张珂 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期177-181,共5页
转子偏心会引起电主轴离心力和磁拉力变化,是导致电主轴振动的主要因素之一,进而影响数控机床的加工精度。因此开展了转子偏心影响下电主轴单元多场耦合振动特性的研究,首先利用有限元法建立电主轴的磁场模型和温度场模型,然后仿真分析... 转子偏心会引起电主轴离心力和磁拉力变化,是导致电主轴振动的主要因素之一,进而影响数控机床的加工精度。因此开展了转子偏心影响下电主轴单元多场耦合振动特性的研究,首先利用有限元法建立电主轴的磁场模型和温度场模型,然后仿真分析转子偏心下磁场、转子温升的变化情况以及多场耦合下电主轴振动特性。最后搭建电主轴振动测试试验台对电主轴转子偏心影响下的振动性能进行对比测试,结果表明随着偏心量的增加电主轴的磁密、温升和振幅会逐渐升高,仿真结果和实验的结果相差9%,误差较小,为研究不同故障影响下电主轴多场耦合的动态性能奠定一定的理论基础。 展开更多
关键词 电主轴 磁-热耦合 转子偏心 振动
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以热图像为输入的基于ResNet的机床主轴热误差建模方法
10
作者 李明范 杨龙 +2 位作者 李晟 郭欢 付国强 《中国机械工程》 北大核心 2025年第9期2057-2067,共11页
为了获得高精度高泛化的机床热误差模型,提出了以热图像为输入的基于ResNet的数控机床主轴热误差建模方法。构建以热误差取整为标签的热图像数据集,训练以热图像为输入的热误差ResNet分类预测模型。在此基础上,针对机床热误差时序序列... 为了获得高精度高泛化的机床热误差模型,提出了以热图像为输入的基于ResNet的数控机床主轴热误差建模方法。构建以热误差取整为标签的热图像数据集,训练以热图像为输入的热误差ResNet分类预测模型。在此基础上,针对机床热误差时序序列的回归特性,将分类输出层的不同标签值对应的概率通过加权集成方式构建回归输出层,实现热误差回归预测,无需重新训练。对热图像深度特征和ResNet分类模型的分类效果进行可视化分析,验证ResNet模型对热图像特征提取的有效性以及良好的分类能力。最后,将ResNet模型与GoogLeNet和VGGNet模型在不同工况下进行比较,分别验证ResNet热误差分类模型和回归模型的高精度和高泛化性。 展开更多
关键词 热图像 主轴热误差 ResNet分类模型 回归预测 特征可视化
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立式加工中心电主轴热误差主动抑制研究
11
作者 付敏 安建波 李波 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第9期186-189,共4页
传统电主轴采用恒速转动水冷机进行热变形抑制,其运行功率与机床工作状况无关,难以反映机床的实时运行状况,且实时性不高,难以满足高速高精度生产需求,为此提出一种电主轴温度采集-水冷机模块-数控系统相结合的热误差主动抑制方法。首... 传统电主轴采用恒速转动水冷机进行热变形抑制,其运行功率与机床工作状况无关,难以反映机床的实时运行状况,且实时性不高,难以满足高速高精度生产需求,为此提出一种电主轴温度采集-水冷机模块-数控系统相结合的热误差主动抑制方法。首先提出了整体设计方案,接着完成了电主轴温度采集模块、水冷机模块及与数控系统通信模块的开发,然后基于华中数控PLC开发了水冷机数控PID控制模块,最后基于华中数控系统开发了热误差主动抑制系统,进行了系统测试与验证。相关测试表明,所研制的温度采集模块和水冷机数控PID控制模块具有较高的稳定性和可靠性,对于立式加工中心电主轴热误差主动抑制起到了较好成效,具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 立式加工中心 电主轴热误差 水冷机 数控PID控制
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考虑热误差的电主轴建模与可靠性全局灵敏度分析 被引量：3
12
作者 黄贤振 于瑞 +1 位作者 姜智元 荣治明 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期675-682,共8页
以数控机床电主轴为研究对象,旨在分析其轴向热伸长量对电主轴可靠性的影响.采用Svenska Kullager-Fabriken(SKF)摩擦力矩模型对轴承生热量进行分析,设定对流换热系数为边界散热条件,建立了热分析有限元耦合模型,求解电主轴的温度以及... 以数控机床电主轴为研究对象,旨在分析其轴向热伸长量对电主轴可靠性的影响.采用Svenska Kullager-Fabriken(SKF)摩擦力矩模型对轴承生热量进行分析,设定对流换热系数为边界散热条件,建立了热分析有限元耦合模型,求解电主轴的温度以及轴向热伸长分布.将有限元模型与实验结果进行对比,验证了建立的有限元模型的准确性.考虑随机因素的影响,建立电主轴热变形可靠性分析模型,并采用Kriging模型进行可靠性求解.对电主轴热误差可靠性全局灵敏度进行分析,结果表明,转速和冷却水流量对可靠度影响较大,轴向力和径向力对可靠度影响较小. 展开更多
关键词 电主轴 热特性 有限元分析 KRIGING模型 可靠性 全局灵敏度
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电主轴热补偿及轴承故障检测在热辐射测温方面的研究 被引量：2
13
作者 李滨 彦成 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期483-489,共7页
针对电主轴轴体的热变形以及重要零部件轴承在加工中心上的常见故障,提出基于收集电主轴温度变化的热误差实时补偿计算方法与轴承常见故障的诊断方法。热误差补偿方法可以通过对轴体上测温点数据的处理对电主轴单元进行实时的热误差补... 针对电主轴轴体的热变形以及重要零部件轴承在加工中心上的常见故障,提出基于收集电主轴温度变化的热误差实时补偿计算方法与轴承常见故障的诊断方法。热误差补偿方法可以通过对轴体上测温点数据的处理对电主轴单元进行实时的热误差补偿提高加工精度。故障诊断方法是对不同的温度节点设置不同的阈值,阈值对应着电主轴单元内部某些重要零件的故障特征,当节点温度变化超出阈值即进行报警以诊断具体零件的故障。促进了电主轴的智能化进程,为接下来的研究打下基础。 展开更多
关键词 加工中心 电主轴 温度 热变形 实时补偿 故障诊断
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数控车床主轴热误差SHO–LSTM预测建模 被引量：4
14
作者 陈庚 郭世杰 +2 位作者 丁强强 苏哲 唐术锋 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期277-288,共12页
在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,本文提出一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热... 在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,本文提出一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热误差预测建模方法。首先,利用羚羊优化算法(GOA)对模糊C均值聚类(FCM)的模糊矩阵常数、最大迭代次数、迭代终止条件进行优化并结合皮尔逊(Person)、斯皮尔曼(Spearman)和肯德尔(Kendall)相关分析方法优化温度测点,使用手肘法确定最优分组规模,根据DB(Davies–Bouldin)、BWP(Bregman Within–class Projection)和Silhouette(Silhouette coefficient)聚类评估指标评估温度测点聚类效果。其次,以车床主轴五点法获取的热误差数据和优化后的温度数据作为输入,使用海马优化算法(SHO)对时序预测网络(LSTM)的隐含层节点、全连接层节点、学习率、L2正则化常数进行优化,并使用S折交叉试验方法确定最优分组规模,建立主轴热误差SHO–LSTM预测模型。再次,在不同转速下对构建的热误差模型对基于平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)的预测效果进行评估。最后,在CKA6163A型车床上进行实例验证,使用五点法进行测量辨识,同时测量主轴附近的温度。结果表明:本文所提出的温度测点优化算法相比未优化的模糊C均值聚类(FCM)的DB指标降低了89.00%,BWP和Silhouette分别提高了59.00%和8.17%,优化后的聚类算法可有效降低温度测点间的共线性,提高预测模型的预测效率。本文所提出的海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)与未优化的时序预测网络(LSTM)相比,均方根误差降低了42%,表明海马优化算法(SHO)可以提高时序预测网络(LSTM)的准确性;与天鹰(AO)优化卷积神经网络(CNN)、反向传播神经网络(BP)相比,本文所提出的预测网络的均方根误差分别降低了3%、57%,SHO–LSTM主轴热误差预测模型的鲁棒性和准确性更高。 展开更多
关键词 数控机床 主轴热误差 GOA-FCM算法 热误差预测 SHO-LSTM网络
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面向电主轴热误差预测建模分析的改进IGWO-LSTM算法 被引量：2
15
作者 马能杰 王洪申 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期11-16,共6页
针对电主轴复杂运行工况下的热误差建模问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的LSTM神经网络参数预测模型IGWO-LSTM。通过对灰狼算法收敛因子a计算方法进行优化来提高算法寻优性能;通过IGWO算法的适应度函数与LSTM隐含层节点数组成... 针对电主轴复杂运行工况下的热误差建模问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的LSTM神经网络参数预测模型IGWO-LSTM。通过对灰狼算法收敛因子a计算方法进行优化来提高算法寻优性能;通过IGWO算法的适应度函数与LSTM隐含层节点数组成的IGWO-LSTM闭环系统对电主轴热误差预测模型进行训练和预测,避免陷入局部最优,同时提升模型预测精度。为了验证该算法性能,将它与改进前的算法进行对比,通过求取平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差对这两种神经网络进行评价,结果显示:文中算法的3种指标均优于改进前的LSTM模型,具有更好的热误差预测准确性和全局搜索能力。 展开更多
关键词 电主轴 热误差 IGWO-LSTM 神经网络预测模型
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基于优化的BP神经网络的机床主轴热误差建模方法研究 被引量：1
16
作者 周梦洁 尹玲 +3 位作者 张丽娟 张斐 宋加雷 叶正伟 《机床与液压》 北大核心 2024年第23期136-142,共7页
针对传统单一温度测点在监测数控机床主轴温度变化方面的局限性,以及基于反向传播神经网络(BP)的热误差模型在精度、收敛性及鲁棒性上存在的不足,提出一种基于多温度传感器的自适应粒子群优化反向传播神经网络(IAPSO-BP)模型,旨在提高... 针对传统单一温度测点在监测数控机床主轴温度变化方面的局限性,以及基于反向传播神经网络(BP)的热误差模型在精度、收敛性及鲁棒性上存在的不足,提出一种基于多温度传感器的自适应粒子群优化反向传播神经网络(IAPSO-BP)模型,旨在提高主轴热误差的辨识精度。引入多个温度传感器,以全面监测主轴的温度信息。自适应粒子群算法的应用减少了人工参数调整的需求,并提高了模型的泛化能力。以特定型号的机床为例,通过实切加工实验建立主轴热误差模型,并对其有效性及鲁棒性进行验证。结果表明:与传统BP神经网络预测模型相比,所提IAPSO-BP模型的均方误差降低67.45%,最大绝对残差减少69.62%,拟合优度提升4.29%,证明了模型的优越性。 展开更多
关键词 机床主轴 粒子群算法 BP神经网络 热误差模型
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高速电主轴油气润滑参数优化系统及平台设计 被引量：1
17
作者 张文亮 艾力夏提·依力哈木 +1 位作者 谢小鹏 高国刚 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期154-159,共6页
油气润滑是高速电主轴最高效的冷却润滑方式,然而要达到最佳的润滑效果必须针对不同型号轴承以及不同工况设定准确的油气润滑参数,这就需要可靠的试验装备进行大量的试验分析。为此搭建模拟电主轴运行工况的实验平台,设计油气润滑系统... 油气润滑是高速电主轴最高效的冷却润滑方式,然而要达到最佳的润滑效果必须针对不同型号轴承以及不同工况设定准确的油气润滑参数,这就需要可靠的试验装备进行大量的试验分析。为此搭建模拟电主轴运行工况的实验平台,设计油气润滑系统并设计一种兼具油气混合器和油气分配器功能的油气混合分配器。试验结果表明:试验平台最佳的转速范围为0~30 000 r/min,满足高速机床主轴试验的转速要求;油气混合分配器供油误差满足±10%的行业标准,使用寿命达到12万次。因此搭建的试验平台和油气润滑系统对高速电主轴油气润滑参数的试验研究有较高的可靠性。 展开更多
关键词 高速电主轴 油气润滑 油气混合分配器 润滑技术 热误差
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加工中心主轴关键热敏感点选取与热误差预测
18
作者 田春苗 季泽平 +2 位作者 郭世杰 唐术锋 乔冠 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期169-174,181,共7页
为探究数控机床主轴温度场信息与主轴热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC)与广义回归神经网络的主轴热误差预测模型。首先,使用热成像技术布置温度传感器,并利用K-medoids算法对温度测点进行聚类分组,使用灰... 为探究数控机床主轴温度场信息与主轴热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC)与广义回归神经网络的主轴热误差预测模型。首先,使用热成像技术布置温度传感器,并利用K-medoids算法对温度测点进行聚类分组,使用灰色关联度分析方法计算温度与主轴热误差之间的相关程度,进而提取出最佳热敏感点;其次,引入调节因子优化ABC算法的寻优过程,使用改进后的ABC网络确定GRNN网络的最佳参数及光滑因子;最后,以三轴数控加工中心为研究对象,进行温度数据与热误差数据的采集,建立基于ABC-GRNN热误差预测模型并与优化前进行比较。热误差实验结果表明,K-medoids算法与灰色关联分析相结合,有效避免了温度测点之间的多重共线性;ABC-GRNN模型可以更准确地预测出主轴各项误差值。 展开更多
关键词 数控机床 主轴热误差 K-medoids算法 热误差预测 ABC-GRNN模型
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基于HPO-ELM的电主轴热误差建模 被引量：2
19
作者 张珂 徐鹏 +1 位作者 王展 王子男 《机床与液压》 北大核心 2024年第22期46-51,共6页
电主轴转子热误差是导致机床加工误差最主要的因素。为了准确预测电主轴热误差,开展了基于HPO-ELM的电主轴热误差建模研究,采集电主轴温升和热误差数据,利用Kmeans++聚类结合灰色关联度理论对其进行分析,提出基于猎人猎物算法优化极限... 电主轴转子热误差是导致机床加工误差最主要的因素。为了准确预测电主轴热误差,开展了基于HPO-ELM的电主轴热误差建模研究,采集电主轴温升和热误差数据,利用Kmeans++聚类结合灰色关联度理论对其进行分析,提出基于猎人猎物算法优化极限学习机的热误差建模方法,最后建立电主轴热误差预测模型。对电主轴热误差进行仿真分析,并将所提方法与ELM、GA-ELM方法进行热误差预测准确性对比。结果表明:相比ELM、GA-ELM方法,基于HPO-ELM建立的热误差模型具有更高的准确性,预测精度可达98.08%,预测残差值小于1μm,证明了此模型具有更好的预测精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 电主轴 热误差建模 猎人猎物算法 Kmeans++聚类 灰色关联度分析
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高精度工具磨床电主轴精度超差的原因及解决措施 被引量：1
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作者 黄毅 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第2期179-183,共5页
针对某国产品牌电主轴在实际应用中易出现回转精度超差的问题,分析造成电主轴产生精度超差的主要原因是电主轴的气密封效果不佳,使得前端轴承及碟形弹簧进油受污染,从而导致电主轴前端轴承失效、轴芯磨损和拉刀力衰减过快。通过提升气... 针对某国产品牌电主轴在实际应用中易出现回转精度超差的问题,分析造成电主轴产生精度超差的主要原因是电主轴的气密封效果不佳,使得前端轴承及碟形弹簧进油受污染,从而导致电主轴前端轴承失效、轴芯磨损和拉刀力衰减过快。通过提升气密封压力值和改善轴芯材质及拉刀机构,解决了电主轴内部进油、轴芯磨损和拉刀力衰减过快的问题,使电主轴使用寿命提升1倍以上。 展开更多
关键词 电主轴 主轴回转精度 轴承失效 轴芯磨损 拉刀力衰减
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