[發(fā)明專利]一種基于灰狼算法的數(shù)控機床幾何誤差辨識方法

在審

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• 申請日: 2021-11-03
• 公開（公告）號: CN113798918A
• 公開（公告）日: 2021-12-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔣曉耕;張鐸;崔志威
• 申請（專利權(quán)）人: 天津工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: B23Q17/00
• 分類號: B23Q17/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種基于灰狼算法的數(shù)控機床幾何誤差辨識方法，屬于數(shù)控機床精度檢測領(lǐng)域。針對基于激光干涉儀的幾何誤差項參數(shù)化模型存在幾何誤差樣本信息少，易導(dǎo)致幾何誤差辨識精度低等問題，利用切比雪夫多項式對幾何誤差進行參數(shù)化建模，將灰狼算法應(yīng)用于數(shù)控機床的誤差辨識中，并基于灰狼算法優(yōu)化了切比雪夫多項式的回歸系數(shù)。本發(fā)明僅需球桿儀的測量數(shù)據(jù)，降低了參數(shù)化模型中幾何誤差項的辨識難度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)控機床精度檢測領(lǐng)域，特別涉及一種基于灰狼算法的數(shù)控機床幾何誤差辨識方法。

技術(shù)背景

多軸數(shù)控機床在航空航天、醫(yī)療、汽車等行業(yè)領(lǐng)域?qū)医?jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生著重大影響。然而，我國的數(shù)控機床設(shè)計、制造及裝配水平較國外發(fā)達國家仍存在較大差距，導(dǎo)致國產(chǎn)數(shù)控機床普遍精度不高，因此近年來的研究熱點主要在提高數(shù)控機床精度方面。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，各行業(yè)對數(shù)控機床的精度要求越來越高，目前提高數(shù)控機床精度主要有兩種方法，一種是在機床制造前通過設(shè)計減小誤差，另一種是機床制造后通過各種方法測量誤差并進行補償?shù)恼`差補償技術(shù)。前一種方法有局限性且達到的效果不理想，相比較后一種方法，達到同樣的機床精度所需的經(jīng)濟花費較高。相對的誤差補償技術(shù)作為一種實用的提高數(shù)控機床精度的技術(shù)被廣泛應(yīng)用，因此高效、精確的幾何誤差辨識方法就顯得尤為關(guān)鍵。

經(jīng)過國內(nèi)外研究人員的深入研究，針對幾何誤差元素的建模取得了較為顯著的成果，但是常規(guī)的幾何誤差項參數(shù)化建模較多采用激光干涉儀作為測量儀器，存在幾何誤差樣本信息少，需要采用激光干涉儀的辨識結(jié)果進行幾何誤差項參數(shù)化建模，識別過程繁瑣且易導(dǎo)致誤差信息不足，造成參數(shù)化建模精度低的缺點，無法得到預(yù)期的建模效果，因此發(fā)明一個更準(zhǔn)確、更簡單高效的機床幾何誤差辨識方法十分重要。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提出一種基于灰狼算法的數(shù)控機床幾何誤差辨識方法，利用切比雪夫多項式對幾何誤差進行參數(shù)化建模，將灰狼算法應(yīng)用于數(shù)控機床的誤差辨識中，并基于灰狼算法優(yōu)化了切比雪夫多項式的回歸系數(shù)。本發(fā)明的辨識方法僅需球桿儀的測量數(shù)據(jù)，降低了數(shù)控機床幾何誤差項辨識的難度。

一種基于灰狼算法的數(shù)控機床幾何誤差辨識方法，包括如下步驟：

步驟1、對于三軸數(shù)控機床來說，其具有三個線性軸。依據(jù)機床的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對與位置相關(guān)的幾何誤差(Position-Dependent Geometric Errors，PDGEs)建立基于切比雪夫多項式的參數(shù)化模型。

步驟2、通過球桿儀測量三軸數(shù)控機床的誤差數(shù)據(jù)。

步驟3、利用灰狼算法對切比雪夫多項式的回歸系數(shù)進行優(yōu)化，得到幾何誤差項數(shù)學(xué)模型，完成對數(shù)控機床幾何誤差的辨識。

步驟1中對于三軸數(shù)控機床來說，其具有三個線性軸。依據(jù)機床的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對PDGEs建立基于切比雪夫多項式的參數(shù)化模型。包括步驟：

步驟1.1、首先，建立理想狀態(tài)下的幾何誤差模型，當(dāng)X，Y，Z軸分別移動x，y，z時它們的齊次變換矩陣為：

工件坐標(biāo)系W到刀具坐標(biāo)系T的齊次坐標(biāo)變換矩陣為：

步驟1.2、進一步基于齊次變換矩陣建立實際誤差模型。在實際狀態(tài)下，每個直線軸都有6項與位置相關(guān)的幾何誤差，分別為1項定位誤差，2項直線度誤差，3項角度誤差。以X軸為例，這些誤差分別為δ_x(X)，δ_y(X)，δ_z(X)，ε_x(X)，ε_y(X)，ε_z(X)。同樣對于Y軸和Z軸來說，也具有同樣的6項幾何誤差。