[发明专利]一种机床温度场快速辨识方法及系统

说明书

本发明公开了一种机床温度场快速辨识方法及系统，属于数控机床温度场领域，所述方法包括如下步骤：建立机床温升模型；建立机床温升状态方程；基于三次指数平滑算法和无味卡尔曼滤波算法构建温度综合预测模型；定义自适应规则，并基于自适应规则实时调整温度综合预测模型参数，得到自适应温度综合预测模型；获取若干不同温度的辨识时间；选择各不同温度的辨识时间中最大值作为温度预测最短辨识时间并将温度预测最短辨识时间内的测量数据输入至自适应温度综合预测模型，实现辨别时间外的温度快速预测，完成机床温度场的快速辨识；本发明实现了利用较短时间内的实际温度测量数据，对后续机床温度场的快速辨识。

技术领域

本发明属于数控机床温度场领域，尤其涉及一种机床温度场快速辨识方法及系统。

背景技术

热误差补偿是提升机床加工精度经济有效的手段，其核心在于建立具有强鲁棒性和高预测性能的热误差模型对热误差进行预测和补偿。热误差模型以机床温度为输入，热变形量为输出。因此对机床温度场的快速辨识是建立热误差模型的基础，是精度提升的先决必备条件之一。

现有方法在辨识机床温度场时在快速性和简洁性上有待进一步提高。实际中大多采用遗传神经网络、灰色理论、聚类模糊、线性回归等方法建立模型，这些模型需要大量的测量数据，并要进行复杂的训练。整个过程需要大量的计算才能获得后续的温度趋势，往往模型的训练时间占到总体辨识时间的一半以上。因此开展机床温度场快速辨识方法的研究能够加快机床热误差的研究步伐。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种机床温度场快速辨识方法及系统，利用较短时间内的实际温度测量数据，实现后续机床温度场的快速辨识。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

S1、建立机床温升模型；

S2、基于机床温升模型和无味卡尔曼滤波算法，建立机床温升状态方程；

S3、基于机床温升状态方程，计算无味卡尔曼滤波算法的三次增益和三次最优估计参数，并利用卡尔曼滤波参数替换三次指数平滑算法中的平滑参数，得到基于三次指数平滑算法和无味卡尔曼滤波算法的温度综合预测模型；

S4、定义自适应规则，并基于自适应规则实时调整温度综合预测模型参数，得到自适应温度综合预测模型；

S5、基于自适应温度综合预测模型，计算温度实际测量值与温度预测值间的均方根误差，得到若干不同温度的辨识时间；

S6、选择各不同温度的辨识时间中最大值作为温度预测最短辨识时间，并将温度预测最短辨识时间内的测量数据输入至自适应温度综合预测模型，实现辨别时间外的温度快速预测，完成机床温度场的快速辨识。

本发明的有益效果为：本发明提供的一种机床温度场快速辨识方法，通过热模态理论、热传导理论和机床热机理建立机床温升模型，并利用指数平滑算法和无味卡尔曼滤波算法，建立了机床温升状态方程和温度综合预测模型，考虑到自适应控制算法，建立了自适应温度综合预测模型，通过设定辨识时间，并利用自适应温度综合预测模型，实现了对辨别时间外的温度快速预测，本方案简单便捷、快速，只需要初始时间段少量温度测量数据，就能在较短时间内实现机床温度场的快速辨识。

进一步地，所述步骤S1中机床温升模型的表达式如下：

T_k＝T_e,k-1+(T_k-1-T_e,k-1)e^-λ·Δt

其中，T_k表示k时刻的机床温度测点温度，T_k-1表示k-1时刻的机床温度测点温度，T_e,k-1表示k-1时刻的环境温度，e表示自然数对数，λ表示材料物理性质与初始温度相关常数，Δt表示采样时间。