[发明专利]一种基于图像阈值设置的机床主轴热误差建模训练方法

摘要

一种基于图像阈值设置的数控机床主轴热误差建模训练方法，它属于数控机床加工精度技术领域，该方法主要步骤：第一步：采集温度数据和位移量；第二步：图像数据处理；第三步：制作图像数据集；第四步：模型训练；第五步：模型验证。本发明能实现复杂工况下的热误差鲁棒建模，能够精确预测主轴热误差，为主轴热误差的精确补偿提供理论保障，有利于提高数控机床整体加工精度。

主权项

1.一种基于图像阈值设置的数控机床主轴热误差建模训练方法，其特征在于：第一步：将多个温度传感器均匀布置在数控机床主轴前后轴承上，将位移传感器布置到机床主轴前轴承轴向和两个径向方向处，所述位移传感器分别检测主轴轴向以及径向方向的位移量，所述位移量为主轴热误差，按照设定速度使数控机床主轴空转2h‑3h，每隔1‑3min红外热像仪采集一次升温温度数据，位移传感器采集一次位移量，采集结束后，停转机床，静置2h‑3h，每隔1‑3min红外热像仪采集一次降温温度数据，位移传感器采集一次位移量；第二步：红外热像仪根据环境温度设定好温度条范围，根据采集的升温数据，得到相应的多个温度条颜色阈值，根据多个颜色阈值进行均等数值扩充以及排列组合，使最后得到的数值整体大小为输入图像大小，并将得到的整体数组转为图像；第三步：以采集到的位移量为标签，和转化后的图像一一对应制作图像数据集，将数据集分为训练集以及测试集，进行训练预测；第四步：设定卷积神经网络模型，输入训练集进行训练，当训练精度达到90％以上，停止训练，保存模型，输入测试集进行测试，若精度未达到90％以上，进行参数调整，使预测精度达到90％以上；第五步：进行有限元验证，利用ANSYS软件进行仿真分析，将仿真得到的主轴温度场图片作为卷积神经网络模型输入得到主轴热变形的预测值，并与仿真得到的热变形场数据进行比较，若两者的偏差在所述一定偏差范围内，即验证模型精度满足要求，否则，返回第四步，进行再次的训练调参以及测试验证。