數(shù)控機床多源異類信息采集測試試驗及平臺搭建

1、數(shù)控機床多源異類信息采集測試試驗及平臺搭建在影響數(shù)控機床加工精度的因素中，機床內(nèi)部熱源和外部環(huán)境引起的機床熱位移是數(shù)控機床的最大誤差源，約占機床總誤差的40%70%圖7所示，主要過程如下：圖7數(shù)據(jù)采集原理圖Fig.7Data acquisition principle（1）采集系統(tǒng)采用ICP型的傳感器輸入模式，對各通道平衡清零后可實現(xiàn)多通道傳感器信號的同步高速采集；（2）由傳感器將被測物理量轉(zhuǎn)換為電壓信號，再由低噪聲的前置放大器擴大微弱電信號后將信號中高于奈奎斯特頻率的信號成分濾去，經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器將每一個脈沖電壓轉(zhuǎn)換為二進制代碼以編排儲存；（3）最后通過1394電纜連接儀器與計算機后可將數(shù)據(jù)傳遞

2、到計算機中做后續(xù)分析處理。最終，本文所搭建的測試采集試驗平臺如圖8所示。根據(jù)上述溫度敏感點選取9個溫度測點，主軸上選取3個，法面底面上選取1個，主軸箱上選取4個，環(huán)境溫度測點1個；位移測點布置在主軸末端，通過5個點位來分別測量主軸末端的x、y、z向變形；選取6個振動測點作為主要點位，再加上工作臺上的2個測點共8個，如圖9所示。具體布點說明如表4。圖8多源異類信息采集試驗平臺Fig.8Multi-source heterogeneous information collection test platform圖9測點布置示意圖Fig.9Schematic diagram of measuring

3、 point layout表4測點位置說明Tab.4Location description of measuring points傳感器類型測點位置測點對應(yīng)溫度傳感器主軸側(cè)面T1主軸側(cè)面T2主軸側(cè)面T3法蘭底面T4主軸箱正面T5主軸箱內(nèi)部T6主軸箱側(cè)面T7主軸箱內(nèi)部T8環(huán)境溫度T9加速度傳感器工作臺A1主軸箱側(cè)面A2主軸正面A3主軸箱正面A4主軸箱正面A5工作臺A6主軸箱正面A7主軸箱側(cè)面A8位移傳感器檢驗棒X方向X1檢驗棒X方向X2檢驗棒Y方向Y1檢驗棒Y方向Y2檢驗棒Z方向Z以2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min的轉(zhuǎn)速進行機床空轉(zhuǎn)實驗，在主軸末端安裝直徑

4、為20 mm的檢驗棒作為位移監(jiān)測的對象。在工作臺上搭建固定座和夾持裝置用以安放和調(diào)節(jié)位移傳感器的位置，X、Y向位移傳感器DX，DY對準檢驗棒的中軸線，Z向傳感器DZ安裝要求傳感器探頭對準檢驗棒的軸線。每次實驗開始時在位移采集界面對檢驗棒Z軸方向進行調(diào)整，調(diào)整完畢后調(diào)零，開始采集。由于仿真結(jié)果中Z方向位移較為明顯，本文選用此方向位移數(shù)據(jù)作為案例分析，溫度與位移傳感器的數(shù)據(jù)采樣間隔均為5 s。3.2結(jié)果采集與分析多源異類信息采集過程從開機開始直到機床達到熱平衡狀態(tài)，然后停機冷卻，持續(xù)時間為9 h。試驗平臺的數(shù)控機床主軸智能熱特性測試與補償儀記錄了試驗總持續(xù)時間內(nèi)的溫度與熱位移數(shù)據(jù)信息，采樣間隔為5

5、 s；DHS5902動態(tài)數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)記錄了停機前約6小時的振動數(shù)據(jù)信息，采樣頻率為500 Hz。溫度、熱變形以及振動三類傳感器在2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min三種轉(zhuǎn)速下的采集結(jié)果分別如圖1012所示。圖10不同轉(zhuǎn)速下的各測點溫度數(shù)據(jù)Fig.10Temperature data of each measuring point at different speeds圖11不同轉(zhuǎn)速下各振動測點信號Fig.11Signal of vibration measuring points at different speeds圖12不同轉(zhuǎn)速下Z向位移信號Fig.1

6、2Signal ofZ-direction displacement at different speeds當(dāng)機床溫升達到最大溫升的95%時，可認為機床處于熱平衡狀態(tài)，根據(jù)圖10與圖12計算2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min不同轉(zhuǎn)速與環(huán)境溫度下主軸系統(tǒng)達到熱平衡狀態(tài)的時間分別為310 min、250 min和190 min。對比仿真分析與實際測得結(jié)果，處于熱平衡狀態(tài)下的位移量兩者相對誤差如表5所示，可以得到三個不同轉(zhuǎn)速下的數(shù)據(jù)采集結(jié)果與仿真結(jié)果的相對誤差均在10%以內(nèi)，故該試驗結(jié)果驗證了選用的仿真分析模型的有效性，仿真分析結(jié)果作為該試驗平臺搭建的理論基礎(chǔ)是可

7、行的。表5各轉(zhuǎn)速下主軸Z向熱變形對比分析結(jié)果Tab.5Comparative analysis results of Z- direction thermal deformation of spindle at different speeds轉(zhuǎn)速/（rmin-1）仿真/m試驗/m相對誤差/%2 00011.33012.2507.513 00012.28611.5656.234 00013.49013.0653.253.3多源信息熱誤差建模根據(jù)多源異類信息采集試驗得到的溫度、位移以及振動信息，建立機床熱誤差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。由于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有建模精度高與泛化能力強等特點16，

8、本文選用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對機床由開機到熱平衡的時間過程進行熱誤差預(yù)測。3.3.1預(yù)測模型建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其隱單元的“基”構(gòu)成隱藏層空間，將輸入特征量映射到隱層。其激活函數(shù)是以輸入向量和權(quán)值向量之間的歐式距離作為自變量，一般表達式為17：R(xkci)=exp(122xki2)（3）其中：xk為溫度與振動特征向量；i為高斯函數(shù)中心；為方差，用來調(diào)整影響半徑。當(dāng)RBF的中心點確定以后，這種映射關(guān)系也就確定了。而輸出層與隱藏層之間則是線性加權(quán)的關(guān)系，此處的權(quán)重為網(wǎng)絡(luò)可調(diào)參數(shù)，可得到的網(wǎng)絡(luò)輸出yj為：yj=i=1mwijexp(122xki2),j=1,2,.,n,（4）其中：wij為權(quán)重，m為隱藏層

9、神經(jīng)元數(shù)，n為輸出層神經(jīng)元數(shù)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過輸入層、隱藏層以及輸出層構(gòu)成的前向網(wǎng)絡(luò)以解決線性不可分問題，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖13所示。圖13RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.13Structure of RBF neural network輸入層與輸出層數(shù)據(jù)可由原始信號得到。首先，將三類信號數(shù)據(jù)進行時間配準，得到按時間順序排列的包含三類數(shù)據(jù)的樣本集，根據(jù)2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min不同轉(zhuǎn)速的熱平衡時間，以2 min為一個樣本周期，劃分的樣本個數(shù)分別為155、125和95個；其次，對于溫度與位移信號分別提取每個樣本點對應(yīng)的平均值以構(gòu)成特征矩陣，而對于振動信號則提取

10、每個樣本點對應(yīng)波形的時域、頻域和時頻域特征。為解決振動信號特征數(shù)據(jù)量龐大且會存在冗余的問題，先通過相關(guān)系數(shù)篩選出一部分變量，再基于核主成分分析進行數(shù)據(jù)降維，保留95%的累計方差，得到降維后的振動特征矩陣；最后，將溫度與振動的特征矩陣融合輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，將位移量作為輸出量，建立多源信息融合熱誤差預(yù)測模型。3.3.2結(jié)果分析將2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min三個轉(zhuǎn)速條件下的樣本集等間距分別抽取出77、62和48組樣本作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，總樣本作為測試集，最終獲得的預(yù)測曲線如圖14所示。多源信息融合熱誤差預(yù)測模型采用平均絕對誤差（MAE）、均方根誤

11、差（RMSE）及決定系數(shù)（R2）18來評估其預(yù)測性能，如表6所示。由結(jié)果可以得出，通過試驗平臺獲取的多源異類信息構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，三個轉(zhuǎn)速條件下的預(yù)測性能雖略有差距，但其預(yù)測精度均控制在0.9 m之內(nèi)，符合熱誤差預(yù)測精度要求。圖14RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)位移預(yù)測曲線Fig.14Displacement prediction curve of RBF neural network表6模型預(yù)測性能評估Tab.6Model prediction performance evaluation轉(zhuǎn)速/（rmin-1）MAE/mRMSE/mR22 0000.6830.8900.936 73 0000.6020.6320.956 74 0000.4830.7260.940 94 結(jié)論本文基于數(shù)控機床的熱態(tài)特性仿真分析確定出測點布置位置，搭建出了一種數(shù)控機床的多源異類信息采集試驗平臺，用多路不同類型傳感器獲得了具體數(shù)控立式加工中心在2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min三個轉(zhuǎn)速下的溫度信號、z軸方向位移信號以及加速度信號。對比仿真熱態(tài)特性分析得