【摘 要】
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伺服进给系统是数控机床的执行机构,建立精确的伺服进给系统模型是进行轮廓误差补偿从而提升数控机床加工精度的关键。融合建模是一种新型的进给系统建模方法,其通常由数理子模型和数据驱动子模型组成,结合两者的预测输出可得到更高精度的预测结果。现有融合建模方法在采集训练样本时依赖于光栅尺,但有部分数控机床不具备光栅尺,所以现有融合建模方法的应用范围较窄。针对现有融合建模方法依赖于光栅尺的问题,本文提出了一种基
【基金项目】
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国家科技重大专项:华中9型——新一代智能型数控系统研究开发及应用验证（课题编号:2018ZX04035002-002）；
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伺服进给系统是数控机床的执行机构,建立精确的伺服进给系统模型是进行轮廓误差补偿从而提升数控机床加工精度的关键。融合建模是一种新型的进给系统建模方法,其通常由数理子模型和数据驱动子模型组成,结合两者的预测输出可得到更高精度的预测结果。现有融合建模方法在采集训练样本时依赖于光栅尺,但有部分数控机床不具备光栅尺,所以现有融合建模方法的应用范围较窄。针对现有融合建模方法依赖于光栅尺的问题,本文提出了一种基于电机编码器数据的融合建模方法。该方法使用伺进给系统数理模型对实际电机转角进行仿真,使用数据驱动模型预测数理模型的仿真误差。结合两个子模型的输出得到准确的电机预测转角,再以该转角驱动机械传动系统数理模型得到工作台的预测位置。该方法在采集训练样本时只需电机编码器,不依赖于光栅尺,因此具有更广泛的应用范围。进给系统数理模型是融合模型的重要组成部分。本文基于Modelica语言搭建了进给系统数理模型。针对进给系统实际导程、机械间隙和综合轴向刚度难以辨识的问题,分析了电机理论位置与工作台实际位置存在偏差的原因,以及偏差中不同成分的影响规律,进而设计了各参数的辨识方案,为提升数理模型仿真精度提供实验依据。数据驱动模型是融合模型的另一重要组成部分。针对现有融合建模方法中训练及预测效率不佳的问题,本文使用时间滑窗+LightGBM算法（LightGradient Boosting Machine）搭建了数据驱动模型,从而支持并行地对时序性的机床运行数据进行预测,有效地提高了融合模型的训练及预测效率。为了对本文提出的基于电机编码器数据融合建模方法进行验证,本文搭建了BM8i加工中心X、Y轴进给系统的融合模型,对进给速度为1000～7000 mm/min,半径为15～95 mm的圆轨迹实际采集数据进行预测。实验结果显示,基于电机编码器数据的融合模型单轴预测误差为3.78～11.32μm,轮廓预测误差为3.77～11.35μm,证明本文提出的融合建模方法不仅适用于无光栅尺机床,还具有较高的预测精度。
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