[发明专利]一种基于K-means算法的数控磨齿机直线轴辨识测点选择方法

说明书

本发明提供了一种基于K‑means算法的数控磨齿机直线轴辨识测点选择方法，基于K‑means聚类分析算法，步骤如下：(1)分析数控磨齿机直线轴综合几何误差产生机理，合理选择立柱‑砂轮刚体测点；(2)建立数控磨齿机直线轴9线法综合几何误差辨识模型；(3)基于9线法测量原理，利用激光干涉仪测量直线轴综合几何误差；(4)分析数控磨齿机静力场特点，使用K‑means聚类分析算法，合理选择反映数控磨齿机直线轴定位精度的点作为最终测量点集方案。与现有测量技术相比，本发明可以提高误差辨识结果的稳定性，并且达到减少测点、简化计算、优化筛选出能反映数控磨齿机性能的测量点集的目的。

技术领域

本发明涉及数控磨齿机直线轴综合几何精度辨识测点优化选择方法，特别是涉及基于K-means算法的数控磨齿机直线轴辨识测点选择方法。

背景技术

高端数控机床制造业是国家重点发展的七大战略新兴产业之一，其整体技术水平是一个国家科技实力重要体现。作为一种高效、精密的齿轮加工设备，大型数控成形磨齿机广泛用于风电、水电、核电、船舶、冶金、工程机械和航空航天等重型、大型装备领域的大规格、高精度齿轮的大批量磨削加工。它具有磨削效率高，齿形加工精度高，设备操作简单，适用性强，运行可靠，稳定性高等优点，因而在数控机床领域占有十分重要的地位。

影响其加工精度的所有误差源总体上可以分为四大类：几何/运动学误差、热致误差、力致误差、以及其它误差(刀具磨损和夹具误差等)。正是由于以上多源误差的存在且无法完全消除，数控机床的加工精度和稳定性提升始终是一个研究热点。

直线轴，作为数控磨齿机基础部件，它的精度和稳定性是评价机床产品的重要指标之一。市面上所有的数控机床在出厂之前，检测员都会对其精度进行标定，以满足客户需求。那么，结合数控机床辨识模型，先后已开发出“22线法”、“15线法”、“12线法”以及“9线法”等测量方法。其中，“9线法”具有测量线路少，调节镜组方便，辨识方程简单等优势，但是，由于“9线法”并未对测点位置进行明确规定，解耦之后的结果稳定性不高、某些误差项偏差较大。所以，引入K-means聚类分析算法对直线轴“9线法”各测点进行优化选择，可以有效提高该方法的解耦的稳定性以及减少某些解耦项的偏差。

发明内容

为了克服现有技术存在的问题，本发明提供了一种数控磨齿机直线轴综合几何精度辨识测点优化选择方法，基于K-means聚类分析算法，改进了传统“9线法”，对其测点进行优化选择。

为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于K-means算法的数控磨齿机直线轴辨识测点选择方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：分析数控磨齿机直线轴综合几何误差产生机理，合理选择磨齿机立柱-砂轮刚体共3点组成的多个测量点集进行分析；磨齿机立柱-砂轮刚体包括立柱、Z轴拖板、A轴拖板、砂轮修整器、电主轴、砂轮等装配在立柱上的部分；

S2：计算磨齿机直线轴测量点集到床身坐标系的齐次坐标矩阵变换关系，建立数控磨齿机直线轴9线法综合几何误差辨识模型；

S3：固定Y,Z,A,C轴不动，每隔100mm线性来回移动X轴立柱，基于9线法测量原理，利用激光干涉仪测量3点的6项综合几何误差：1项定位误差σ_xx、2项直线度误差σ_yx和σ_zx、1项俯仰误差ε_yx、1项偏摆误差ε_zx和1项翻转误差ε_xx；

S4：分析数控磨齿机静力场特点，使用K-means聚类分析算法，对其测量点进行优化，将相似测量点聚为一类，结合工程经验，合理选择反映数控磨齿机直线轴定位精度的点作为最终测量点集方案，达到减少测点、简化计算、可以优化筛选出能反映数控磨齿机性能的测量点集的目的。

所述步骤S1中，测量点集的选择应至少有1个点位于磨齿机立柱-砂轮刚体内的不同部件位置。