Please wait a minute...
浙江大学学报(工学版)  2019, Vol. 53 Issue (8): 1594-1601    DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.08.018
电气工程、机械工程     
基于支持向量机的静压转台热误差补偿
黄智(),贾臻杰,邓涛,刘永超,杜丽
电子科技大学 机械与电气工程学院,四川 成都 611731
Thermal error compensation of static pressure turntable based on support vector machine
Zhi HUANG(),Zhen-jie JIA,Tao DENG,Yong-chao LIU,Li DU
School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China
 全文: PDF(1238 KB)   HTML
摘要:

在一般补偿器的硬件中无法运行MATLAB等第三方工具软件的代码,导致大多模型不能被应用于机床热误差的实际补偿.为了提高误差建模效率,降低对补偿系统硬件的要求,提出静压转台热误差实时补偿方法. 该补偿方法以支持向量机(SVM)为核心算法,分别使用鱼群算法和狼群算法对支持向量机的核心参数进行前期和后期优化,在保证预测精度的前提下提升建模效率. 通过离线训练MATLAB筛选出支持向量导入到开发的补偿软件中,利用用于过程控制的对象连接与嵌入(OPC)方式对热误差实施实时在线补偿. 与传统多元线性回归建模方式对比,可以看出该模型在精度和效率上均较优.补偿实验的结果表明,转台的轴向误差由原来最大为40 μm降低为约10 μm,转台的加工精度提高了75%,验证了所提出补偿方法的有效性.

关键词: 静压转台支持向量机热变形热误差建模补偿软件    
Abstract:

The code of third-party tool software such as MATLAB cannot be run in the hardware of general compensators, which leads to the fact that most models cannot be applied to the actual compensation of the thermal error of machine tools. A real-time compensation method for thermal error of static-pressure turntable was proposed, in order to improve the efficiency of error modeling and reduce the hardware requirements of the compensation system. The compensation method is based on the support vector machine (SVM). The fish population algorithm and the wolf group algorithm are used to optimize the core parameters of SVM in advance and later, and the modeling efficiency is improved under the premise of ensuring prediction accuracy. By the offline training of MATLAB, the support vector is filtered and imported into the developed compensation software, and object linking and embedding for process control (OPC) is used to implement real-time online compensation for thermal errors. Compared with the traditional multiple linear regression modeling method, the proposed model is better in accuracy and efficiency. The results of compensation experiment showed that the axial error of the turntable was reduced from the original maximum of 40 μm to about 10 μm. The machining accuracy of the turntable was improved by 75%, which verifies the effectiveness of the proposed compensation method.

Key words: hydrostatic turntable    support vector machine    thermal deformation    thermal error modeling    compensation software
收稿日期: 2018-06-15 出版日期: 2019-08-13
CLC:  TH 115  
作者简介: 黄智(1977—),男,副教授,从事难加工磨削技术与数控装备研究. orcid.org/0000-0003-2208-6290. E-mail: zhihuang@uestc.edu.cn
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
作者相关文章  
黄智
贾臻杰
邓涛
刘永超
杜丽

引用本文:

黄智,贾臻杰,邓涛,刘永超,杜丽. 基于支持向量机的静压转台热误差补偿[J]. 浙江大学学报(工学版), 2019, 53(8): 1594-1601.

Zhi HUANG,Zhen-jie JIA,Tao DENG,Yong-chao LIU,Li DU. Thermal error compensation of static pressure turntable based on support vector machine. Journal of ZheJiang University (Engineering Science), 2019, 53(8): 1594-1601.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/eng/CN/10.3785/j.issn.1008-973X.2019.08.018        http://www.zjujournals.com/eng/CN/Y2019/V53/I8/1594

图 1  支持向量示意图
图 2  鱼群算法执行流程图
图 3  狼群算法执行流程图
图 4  FS+WPA_SVM算法执行流程图
图 5  算法执行效率对比图
图 6  多元线性回归与FS+WPA_SVM方法预测效果的对比
图 7  FS+WPA_SVM在不同加载重量下的转台热误差的预测效果
图 8  补偿系统工作原理
图 9  补偿系统原理图
图 10  静压转台及位移传感器布置
图 11  温度传感器布置
图 12  补偿系统软硬件
温度传感器编号 位置
T1 主轴电机端
T2 主轴电机中部
T3 进油管头
T4 进油管尾
T5 回油管头
T6 回油管尾
T7 底座右
T8 底座左
T9 回油泵电机壳
T10 环境温升左
T11 环境温升右
T12 主轴箱左
T13 主轴箱右
T14 进油泵电机壳
表 1  温度传感器布置位置及编号
图 13  实测值与补偿值效果对比
1 PAHK H, LEE S W Thermal error measurement and real time compensation system for the CNC machine tools incorporating the spindle thermal error and the feed axis thermal error[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2002, 20 (7): 487- 494
doi: 10.1007/s001700200182
2 杨建国, 任永强, 朱卫斌, 等 数控机床热误差补偿模型在线修正方法研究[J]. 机械工程报, 2003, 39 (3): 81- 84
YANG Jian-guo, REN Yong-qiang, ZHU Wei-bin, et al On-line correction method of thermal error compensation model for CNC machine tools[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2003, 39 (3): 81- 84
3 林伟青, 傅建中, 许亚洲, 等 基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测[J]. 浙江大学学报: 工学版, 2008, 42 (6): 905- 908
LIN Wei-qing, FU Jian-zhong, Xu Ya-zhou, et al Thermal errorprediction of CNC machine tools based on least squares support vector machine[J]. Journal of Zhejiang University: Engineering Science, 2008, 42 (6): 905- 908
doi: 10.3785/j.issn.1008-973X.2008.06.001
4 YANG Z, SUN M, LI W, et al Modified elman network for thermal deformation compensation modeling in machine tools[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2011, 54 (5?8): 669- 676
doi: 10.1007/s00170-010-2961-3
5 VYROUBAL J Compensation of machine tool thermal deformation in spindle axis direction based on decomposition method[J]. Precision Engineering, 2012, 36 (1): 121- 127
doi: 10.1016/j.precisioneng.2011.07.013
6 郭前建, 贺磊, 杨建国 基于投影追踪回归的机床热误差建模技术[J]. 四川大学学报: 工程科学版, 2012, 44 (2): 230- 233
GUO Qian-jian, HE Lei, YANG Jian-guo Thermal error modeling technology for machine tools based on projection tracking regression[J]. Journal of Sichuan University: Engineering Science Edition, 2012, 44 (2): 230- 233
7 姜辉, 杨建国, 姚晓栋, 等 数控机床主轴热漂移误差基于贝叶斯推断的最小二乘支持向量机建模[J]. 机械工程学报, 2013, 49 (15): 115- 121
JIANG Hui, YANG Jian-guo, YAO Xiao-dong, et al Modeling of thermal drift error of CNC machine tool based on bayesian inference based least squares support vector machine[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2013, 49 (15): 115- 121
8 姚晓栋, 黄奕乔, 马晓波, 等 基于时间序列算法的数控机床热误差建模及其实时补偿[J]. 上海交通大学学报, 2016, 50 (5): 673- 679
YAO Xiao-dong, HUANG Yi-qiao, MA Xiao-bo, et al Thermal error modeling and real-time compensation of CNC machine tools based on time series algorithm[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2016, 50 (5): 673- 679
9 SMITS G F, JORDAAN E M. Improved SVM regression using mixtures of kernels [C]// International Joint Conference on Neural Networks. Honolulu: IEEE, 2002: 2785-2790.
10 黄智, 王正杰, 李俊英, 等. 基于FA-LSSVM的数控机床主轴热漂移建模方法: 201610055439.3[P]. 2016-01-28.
11 LU H X, Yang J G, XIANG S T A real time error compensation method for CNC machine tools basedon redevelopment of human-machine-interface[J]. Applied Mechanics and Materials, 2014, 556?562: 2519- 2522
doi: 10.4028/www.scientific.net/AMM.556-562
12 衡凤琴, 黄智, 陈学尚, 等 数控立车静压转台油膜温度场仿真分析及优化[J]. 机械科学与技术, 2015, 34 (11): 1733- 1737
HENG Feng-qin, HUANG Zhi, CHEN Xue-shang, et al Simulation analysis and optimization of oil film temperature field of static pressure turntable of CNC vertical car[J]. Mechanical Science and Technology, 2015, 34 (11): 1733- 1737
[1] 高新智,刘作军,张燕,陈玲玲. 基于GWO-SVM的下肢假肢穿戴者骑行相位识别[J]. 浙江大学学报(工学版), 2021, 55(4): 648-657.
[2] 粟序明,方成刚,潘裕斌,吴伟伟,李亚萍,朱浪. 变照度下的视觉测量系统误差建模[J]. 浙江大学学报(工学版), 2020, 54(10): 1929-1935.
[3] 黄杰,王东,王新晴,殷勤,邵发明. 液压挖掘机作业循环状态智能识别方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2019, 53(9): 1663-1673.
[4] 周朝君,黄明辉,陆新江. 基于低维约束嵌入的分布参数系统建模[J]. 浙江大学学报(工学版), 2019, 53(11): 2154-2162.
[5] 孙颖,胡艳香,张雪英,段淑斐. 面向情感语音识别的情感维度PAD预测[J]. 浙江大学学报(工学版), 2019, 53(10): 2041-2048.
[6] 都明宇, 鲍官军, 杨庆华, 王志恒, 张立彬. 基于改进支持向量机的人手动作模式识别方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(7): 1239-1246.
[7] 谢杰, 黄筱调, 方成刚, 周宝仓, 陆宁. 磨齿机电主轴热特性及热误差建模[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(2): 247-254.
[8] 张航, 李洪双. 结构可靠性分析的LCVT-SVR方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(10): 2035-2042.
[9] 赵晓东, 刘作军, 陈玲玲, 杨鹏. 下肢假肢穿戴者跑动步态识别方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(10): 1980-1988.
[10] 李麟玮, 吴益平, 苗发盛. 基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(10): 1998-2006.
[11] 袁红, 王波, 王丽, 许睦旬. 以轮廓为对象的体态特征情绪分类与预测[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(1): 160-165.
[12] 尤海辉, 马增益, 唐义军, 王月兰, 郑林, 俞钟, 吉澄军. 循环流化床入炉垃圾热值软测量[J]. 浙江大学学报(工学版), 2017, 51(6): 1163-1172.
[13] 朱东阳, 沈静逸, 黄炜平, 梁军. 基于主动学习和加权支持向量机的工业故障识别[J]. 浙江大学学报(工学版), 2017, 51(4): 697-705.
[14] 廖苗, 赵于前, 曾业战, 黄忠朝, 张丙奎, 邹北骥. 基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割[J]. 浙江大学学报(工学版), 2017, 51(4): 722-728.
[15] 谢罗峰, 徐慧宁, 黄沁元, 赵越, 殷国富. 应用双树复小波包和NCA-LSSVM检测磁瓦内部缺陷[J]. 浙江大学学报(工学版), 2017, 51(1): 184-191.