[发明专利]一种数控切割机床切割精度的预测方法

说明书

本发明提供一种数控切割机床切割精度的预测方法，涉及数控机床技术领域。一种数控切割机床切割精度的预测方法，首先获得数控机床自身的一些参数，判断切割速度与待切割的板材厚度之间的关系，实现在加工前预测加工工件的精度，然后计算数控机床供电电压的幅值、频率、谐波含量以及数控机床的切割速度和待加工工件的长度对切割精度的影响因子，最后通过各影响因子计算出数控机床的切割精度。本发明提供的数控切割机床切割精度的预测方法，从供电质量上对工件的加工精度进行预测，解决了人工检测效率低，误差大的缺点，避免了加工过程中对原材料的大量浪费，节约了成本，提高了检测精度。

技术领域

本发明涉及数控机床技术领域，尤其涉及一种数控切割机床切割精度的预测方法。

背景技术

工厂大量的人工质量检测降低了生产效率，且由于测量工具的限制，对工件的测量也存在很大的误差，影响工件的使用。当前数控机床的制造能力和发展水平体现在数控机床加工出工件的精度上，数控机床的加工度越高，说明数控机床的整体性能越好。但是影响数控机床加工质量的因素多种多样，目前预测数控机床的精度都是从其本身的制造精度、部件装配的匹配度，部件运动过程中的受力、受热而发生的变形，零部件之间的相互摩擦等。在数控机床的总体误差中，几何误差和热误差占到了一半以上，而且在环境温度比较恒定，温度影响较小的情况下，几何误差则为数控机床的主要误差。几何误差是由机床制造、装配及磨损等因素造成的，变化范围不大，相对稳定，易于对其进行改进。对数控机床误差的研究有助于改善加工质量，提高产品精度，对进一步提高机械加工的质量和水平意义重大。同时，针对数控机床加工误差的因素及其形成机理，形成了误差元素的检测方法，及构建了数字化传感网络的检测体系。并在此基础上，基于多体系统理论建立了数控机床误差综合数学模型，而且为了使模型得更好的应用，对模型中的误差元素进行了数值拟合和误差辨识。但以上误差分析和检测方法并没有从数控机床的供电的质量来预测数控机床的误差。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供一种数控切割机床切割精度的预测方法，实现在工件加工过程中实时检测数控机床切割工件精度。

一种数控切割机床切割精度的预测方法，包括以下步骤：

步骤1：检测数控机床供电电压的幅值U、供电电压的频率f和供电电压的谐波含量H_i，以及数控机床的切割速度v和待加工工件的长度s；

步骤2：判断数控机床的切割速度v和待切割铁板的厚度之间是否满足关系式v≤20-ln l²，其中，l为待切割铁板的厚度；如果满足条件，则数控机床为正常工作状态，执行步骤3，对数控机床的切割精度进行检验，否则，数控机床所加工的工件不符合要求，进行错误报警；

所述数控机床供电电压的幅值U的单位为伏，供电电压的频率f的单位为赫兹，数控机床的切割速度v的单位为米/分钟，待切割铁板的厚度l的单位为厘米，待加工工件的长度s的单位为毫米；

步骤3：计算影响数控机床切割精度的各影响因子；

步骤3.1：计算数控机床供电电压的幅值U对切割精度的影响因子A_U，计算公式如下所示：

步骤3.2：计算数控机床供电电压的频率f对切割精度的影响因子A_f，计算公式如下所示：

其中，p为数控机床电动机的极对数；

步骤3.3：计算数控机床供电电压的谐波含量H_i对切割精度的影响因子计算公式如下所示：

其中，数控机床供电电压的谐波含量H_i的计算公式如下所示：