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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CNC加工中心綜合誤差補(bǔ)償方法

    閱讀:92          發(fā)布時(shí)間:2020-8-11

    伯特利數(shù)控 加工中心 鉆攻中心

    前言:

    復(fù)雜參數(shù)曲面的高精度CNC加工技術(shù)是機(jī)械加工領(lǐng)域的重要研究方向[1],高性能精密CNC加工中心扮演著極其重要的角色;然而,由于加工中心熱變形導(dǎo)致加工精度衰減,因此對多軸CNC加工中心進(jìn)行綜合誤差檢測和熱誤差補(bǔ)償一直是國內(nèi)外研究者重要研究方向[2]

    CNC加工中心在制造、裝配、控制及運(yùn)動(dòng)過程中受到熱變形、摩擦、振動(dòng)和慣性等各種不利因素的影響,加上移動(dòng)軸與偏擺軸運(yùn)動(dòng)耦合,使加工中心精度嚴(yán)重衰減,對零件的精密加工造成了極大影響。為降低并消除多軸CNC加工中心的幾何誤差、主軸熱漂移誤差,以及提高工件表面質(zhì)量,研究者們基于多體系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)[3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4_5]、灰色理論[6]、蟻群算法[7]等理論方法,提出了各種誤差補(bǔ)償方法。文獻(xiàn)[8]提出一種基于fuzzy推理獲取誤差修正值的模糊自學(xué)習(xí)誤差補(bǔ)償方法。文獻(xiàn)[9-10]各自根據(jù)多體系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)理論,從加工中心運(yùn)動(dòng)學(xué)方程中先解耦計(jì)算出轉(zhuǎn)動(dòng)軸誤差后計(jì)算出線性軸誤差。文獻(xiàn)[11]基于分層遞階思想,對CNC加工中心幾何誤差中可補(bǔ)償誤差成分進(jìn)行了建模和補(bǔ)償。文獻(xiàn)[12-14]為測量和辨識(shí)五軸CNC加工中心旋轉(zhuǎn)軸部件的關(guān)聯(lián)誤差,研制了3D探測球聯(lián)動(dòng)誤差測量裝置和球面路徑測量方法,依據(jù)多體系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)理論和齊次坐標(biāo)變換方法,實(shí)現(xiàn)了五軸CNC加工中心定位精度的顯著提高。文獻(xiàn)[15〗應(yīng)用線性插值和牛頓插值對CNC加工中心幾何和熱復(fù)合誤差進(jìn)行了綜合建模。上述這些方法各具特點(diǎn),且都對數(shù)控加工中心的誤差補(bǔ)償起到一定作用,但由于受到各種各樣工程因素制約在工程實(shí)踐應(yīng)用中相對較少。就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CNC加工中心誤差補(bǔ)償方面的應(yīng)用來說;文獻(xiàn)[6]提出了把灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的誤差預(yù)測模型,降低了對樣本數(shù)據(jù)的要求。文獻(xiàn)[16]采用聚類分析和逐步回歸方法得到熱誤差建模測溫點(diǎn),采用粒子群優(yōu)化算法對二階差分模型參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)辨識(shí)。文獻(xiàn)[17]基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)矢量量化(AVQ)網(wǎng)絡(luò)聚類法,將18個(gè)溫度測點(diǎn)減少到3個(gè),建立了反饋Elman(OIF-Elman)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性熱誤差預(yù)測模型。這些方法都以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主體計(jì)算方法,同時(shí)又與其他算法相融合,均使其在CNC加工中心誤差補(bǔ)償方面具有一定成效。

    雖己有的建模方法精度較髙且在誤差補(bǔ)償中起到了一定作用,但在實(shí)際應(yīng)用中還存在如下問題;如模型理論的局限性、建模方法復(fù)雜、時(shí)間較長、模型魯棒性不高以及不適用于誤差實(shí)時(shí)補(bǔ)償?shù)取榇耍?/span>BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力,本文提出了——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的CNC加工中心綜合誤差補(bǔ)償方法,并開發(fā)了CNC加工中心綜合誤差補(bǔ)償系統(tǒng)。針對運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行CNC加工中心誤差量預(yù)測時(shí),數(shù)據(jù)量巨大且彼此相關(guān)性低,神經(jīng)元誤差曲面容易陷入平坦區(qū)域,導(dǎo)致訓(xùn)練效率降低的問題,通過在正向數(shù)據(jù)計(jì)算中引入陡度因子和在反向誤差調(diào)整中引入放大因子,提高收斂和擬合精度。把BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法預(yù)測的誤差值作為CNC加工中心誤差補(bǔ)償量,通過修改CNC加工中心的刀位數(shù)據(jù)文件實(shí)現(xiàn)誤差補(bǔ)償,提高加工精度。通過在大型A/B雙擺角龍門CNC加工中心上加工零件的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),表明該方法具有較局的誤差補(bǔ)償率。

    1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

    1.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)路的綜合誤差預(yù)測模型

    由于造成A/B雙擺角龍門CNC加工中心加工精度衰減的因素較多,主軸的熱漂移誤差以及各運(yùn)動(dòng)軸的熱變形誤差占加工中心總誤差的40°/^70%[ls],除加工中心自身內(nèi)外發(fā)熱源之外,還有各運(yùn)動(dòng)部件受磨損后的運(yùn)動(dòng)誤差,各軸伺服系統(tǒng)的跟隨誤差,以及工藝系統(tǒng)各部件的振動(dòng)誤差等,因此建立精確的影響因素和誤差參數(shù)模型難度極大[219]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BackPropagation Network)Rumelhart McCelland 1986年提出的多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),且是目前使用泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有*的非線性映射和自學(xué)習(xí)能力[21_22],有利于實(shí)現(xiàn)這種多輸入單輸出的CNC加工中心誤差預(yù)測模型;在其后的誤差補(bǔ)償階段,當(dāng)向網(wǎng)絡(luò)添加未曾見過的樣本數(shù)據(jù)時(shí),網(wǎng)絡(luò)也能完成由輸入空間向輸出空間的正確映射。結(jié)合前文所述誤差產(chǎn)生原因,建立如下的數(shù)學(xué)模型

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