[发明专利]一种基于数控机床大数据的联动轨迹轮廓精度预测方法

摘要

一种基于数控机床大数据的联动轨迹轮廓精度预测方法，先建立机床大数据云端数据库；再建立数控机床联动轨迹仿真模型，读取云端数据库中激励位移指令、和执行器末端位移/光栅反馈位移/编码器反馈速度，并利用此数据建立数控机床各轴传递函数，各轴传递函数共同组成数控机床联动轨迹仿真模型，然后将零件位移指令输入各轴传递函数，输出为数控机床各轴实际位移；最后建立联动轨迹轮廓精度预测模型，将数控机床各轴实际位移合成实际联动轨迹，将零件位移指令合成指令联动轨迹，计算实际联动轨迹与指令联动轨迹的法向轮廓误差，进行联动轨迹精度预测；本发明可在加工前，对待加工轨迹的轮廓精度进行预测，降低成本，提高零件加工精度。

主权项

1.一种基于数控机床大数据的联动轨迹轮廓精度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)先建立机床大数据云端数据库，所述的云端数据库数据包括：待加工零件数控代码,简称零件代码；待加工零件数控代码经数控系统插补生成的位移指令，简称零件位移指令；数控机床伺服进给系统辨识用激励数控代码，简称激励代码；数控机床伺服进给系统辨识用激励数控代码经数控系统插补生成的位移指令，简称激励位移指令；数控机床伺服进给系统辨识过程中经伺服系统生成的执行器末端(刀尖或工作台)的位移输出，简称执行器末端位移；数控机床伺服进给系统辨识过程中经伺服系统生成的光栅反馈位移，简称光栅反馈位移；数控机床伺服进给系统辨识过程中经伺服系统生成的编码器反馈速度，简称编码器反馈速度；采样频率；数控机床编号；数控机床型号；数控机床轴号和日期；步骤2)建立数控机床联动轨迹仿真模型，读取云端数据库中激励位移指令、和执行器末端位移/光栅反馈位移/编码器反馈速度，并利用此数据建立数控机床各轴传递函数，各轴传递函数共同组成数控机床联动轨迹仿真模型；然后将零件位移指令输入各轴传递函数，输出为数控机床各轴实际位移；步骤3)建立联动轨迹轮廓精度预测模型，将数控机床各轴实际位移合成实际联动轨迹，将零件位移指令合成指令联动轨迹，计算实际联动轨迹与指令联动轨迹的法向轮廓误差，进行联动轨迹精度预测。