[发明专利]一种数控加工误差优化方法

说明书

本发明涉及一种数控加工误差优化方法，本发明综合考虑影响数控加工的众多因素，利用数学拟合原理及神经网络模型预测加工状态特征参数和加工误差，并根据得到的预测误差对数控程序进行部分微调，直接对加工误差进行补偿，达到数控加工误差优化的目的。因此，本发明可以广泛用于数控机床技术领域。

技术领域

本发明涉及数控机床技术领域，特别是关于一种数控加工误差优化领域。

背景技术

随着新材料、新技术、新工艺的不断涌现，数控加工工艺参数优化研究在朝着高性能、高功能、高智能方向发展；数控切削向高性能切削方向发展；优化模型向高功能方向发展；优化方法向高智能方向发展。建立科学合理的工艺参数优化方法，进而选择加工参数是提高数控加工精度的重要途径。

当前有关于数控加工技术的研究与开发大多结合CAD/CAE技术，通过对数控加工系统主要组件的建模与仿真分析实现加工参数的优化。然而大量的加工实践证明，计算机仿真技术的参考价值与准确性并不总是尽如人意，即便计算机仿真技术发展很快，但仍然不能满足人们对于高质量数控加工的需求。除了计算机仿真技术外，实验也是重要的研究方法之一，但实验的条件通常难以完全模拟实际加工环境，且效率较低。

多年来，国内外学者在数控加工过程优化方面作了大量的工作。例如见中国专利申请号为CN102073300A，其公开了一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统，其对刀具磨损量进行监控，数控系统根据刀具的磨损情况做出相应的反应，提示更换刀具或者更改刀补量，然而其考虑因素比较单一，忽略数控加工诸多影响因素如温度、振动等，该方法对于数控加工误差的优化具有明显的局限性。中国专利申请号为CN104407568A，其公开了一种数控加工参数实时自适应优化方法，通过对零件数控加工的切削力进行实时在线监测，再对进给速率和主轴速率进行修调与控制，然而上述调整并没有实现对加工误差的补偿，对零件加工过程可能有所改进，但对加工误差不会产生明显的影响。许多相关专利或方法都只是停留在某一方面的检测与分析，而没有对影响数控加工精度的因素综合考虑；在提高加工精度、减小加工误差方面较少具有实质性意义。

发明内容

为了解决现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种数控机床加工误差优化方法，以改变当前针对数控加工误差缺乏有效可行的优化手段及方法的局面。

为达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：一种数控加工误差优化方法，它包括以下步骤：1)获取每一次机床加工实时采样数据；2)获取每一次机床加工时的零件加工尺寸误差数据，并与步骤1)中获取的每一次机床加工实时采样数据对应存储；3)采用时域分析方法和频域分析方法分别对步骤1)中获得的机床加工实时采样数据进行处理以得到相应的时域特征参数和频域特征参数，针对时域特征参数和频域特征参数基于最小二乘法的数学拟合建立特征参数预测模型，并采用该模型对时域特征参数和频域特征参数进行预测，得到时域特征参数预测值和频域特征参数预测值；4)建立BP单隐层神经网络模型，采用步骤3)中的时域特征参数和频域特征参数以及步骤2)中获得的零件加工尺寸误差数据，针对BP单隐层神经网络模型进行训练，并将步骤3)中的时域特征参数预测值和频域特征参数预测值带入训练后的BP单隐层神经网络模型中，得到预测加工误差；5)根据步骤4)中得到的预测加工误差，通过数控程序优化系统对部分程序微调，以补偿加工误差。

所述步骤3)包括以下步骤：31)采用时域分析方法和频域分析方法分别对步骤1)中获得的机床加工实时采样数据进行处理以得到相应的时域特征参数和频域特征参数；32)针对时域特征参数和频域特征参数基于最小二乘法的数学拟合建立特征参数预测模型；33)采用特征参数预测模型对时域特征参数和频域特征参数进行预测，得到时域特征参数预测值和频域特征参数预测值。