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伯特利數(shù)控 加工中心 鉆攻中心

前言：

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)械加工產(chǎn)業(yè)也在向著 高精度方向發(fā)展。高精度是機(jī)械產(chǎn)品競爭能力的主要因素，特別是生產(chǎn)制造機(jī)械。伴隨超精密產(chǎn)品的誕生，對(duì)加工中心的加工精度要求也會(huì)越來越高。通常情況下，CNC加工中心運(yùn)行過程中產(chǎn)生的誤差包括以下幾個(gè)部分：（1)加工中心熱變形產(chǎn)生的誤差；（2)切削力產(chǎn)生的誤差；（3)刀具磨損產(chǎn)生的誤差；（4)加工中心定位誤差等等。在加工中心運(yùn)行所產(chǎn)生的多種誤差中，機(jī)床的熱誤差是占據(jù)主導(dǎo)地位^[1]，大約占總誤差的70%。因此，必須盡快降低加工中心熱誤差的影響，提高機(jī)械零部件的生產(chǎn)精度。

當(dāng)前，主要是通過兩種方法減小加工中心熱誤差的影響，分別為誤差防止法和誤差補(bǔ)償法^[2]。誤差防止法受到經(jīng)濟(jì)條件的約束，應(yīng)用相對(duì)較少。誤差補(bǔ)償法通過計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)產(chǎn)生的誤差進(jìn)行修正，成本較低?因此，許多研究人員對(duì)加工中心熱誤差補(bǔ)償法進(jìn)行了深入的研究。例如:文獻(xiàn)[3-4]基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)加權(quán)最小二乘支持矢量機(jī)的方法構(gòu)建加工中心熱誤差預(yù)測模型。采用動(dòng)態(tài)的自適應(yīng)方法，對(duì)建模選擇的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)熱誤差變量得到權(quán)重系數(shù)，最終確定最小二乘法支持矢量機(jī)加工中心的熱誤差預(yù)測模型。該方法建模精度較高，優(yōu)于傳統(tǒng)的最小二乘法。文獻(xiàn)[5-7]基于神經(jīng)模糊控制理論的建模方法創(chuàng)建加工中心熱誤差模型，將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法與徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法進(jìn)行了對(duì)比。對(duì)比結(jié)果顯示，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法精度更髙，預(yù)測性能較好。文獻(xiàn)[8-9]研究了CNC加工中心熱誤差補(bǔ)償分布滯后模型，通過模糊聚類法選擇出測量加工中心溫度的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，從而擬合成分布滯后預(yù)測模型，并且與多元線性回歸模型進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，在同等條件下，分布滯后模型預(yù)測精度較高。以往研究的加工中心熱誤差預(yù)測模型預(yù)測精度雖然提高，但是比較繁瑣，需要測量的溫度數(shù)據(jù)較多。對(duì)此，本文采用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的模糊C均值聚類法，對(duì)加工中心運(yùn)動(dòng)的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，選擇出的溫度數(shù)據(jù)。引入灰色理論系統(tǒng)創(chuàng)建熱誤差預(yù)測數(shù)學(xué)模型，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)本文創(chuàng)建的熱誤差模型進(jìn)行驗(yàn)證，并與其它預(yù)測模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，本文所創(chuàng)建的加工中心熱誤差預(yù)測模型不僅需要的溫度數(shù)椐較少，而且熱誤差補(bǔ)償后誤差明顯減小，加工精度較高。

1自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)1.1 ANFIS 結(jié)構(gòu)

ANFIS結(jié)構(gòu)如圖1所示，系統(tǒng)模型有五個(gè)層面，每個(gè)層面均包括了由節(jié)點(diǎn)函數(shù)定義的諸多節(jié)點(diǎn)。方框表示自適應(yīng)可調(diào)參數(shù)的節(jié)點(diǎn)集，圓圈表示模型中固定參數(shù)的節(jié)點(diǎn)集。在ANFIS簡化模型中，定義了兩個(gè)輸人變量（和r₂)以及一個(gè)輸出變量n熱漂移）。

在層面中:輸入變量通過隸屬度函數(shù)（MF)轉(zhuǎn)化為一個(gè)模糊集，其中自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)函數(shù)^[w]為