针对永磁交流力矩电机转子受载荷之后会引起转子位置偏心误差加大问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络永磁力矩电机转子偏心载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁力矩电机在运转过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化BP神经网络算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,GA优化BP神经网络建立的预测模型优于优化之前的预测模型。

永磁同步直线电机在执行具有重复特性的跟踪控制任务时,系统的位置误差也会出现周期性变化。针对这一问题,提出一种基于离线迭代学习补偿优化直线电机位置输入信号的控制策略。通过离线迭代学习,对直线电机系统的干扰进行迭代学习控制。对凸轮轴轨迹和正弦曲线轨迹进行迭代学习,实现对永磁直线电机运动轨迹的跟踪控制,减小直线电机的跟踪误差。实验结果表明:通过离线迭代学习控制产生的位置输入信号跟随误差较小,能很好地消除由于跟踪滞后造成的位置误差。

对五轴加工中心的精度保持性提出精准的数学模型;在此基础上,创建基于刚体动力学的加工中心空间位置精度保持性模型,以评价加工中心精度保持能力。探讨加工中心精度与各种误差之间的关系。以B-C五轴加工中心为例进行分析,对相关关键指标进行743天跟踪,找出各项精度指标与加工中心空间坐标的对应关系,辨识关键误差源;找出加工中心的精度保持性随时间变化的规律;完成加工中心精度保持性的定量评估,验证所提出的方法和实验模型的正确性。结果表明:位置精度是影响各轴精度保持性的主要因素;所提方法实现了关键性误差溯源。

直驱力矩电机在运动过程中受到齿槽转矩、力矩脉动等固有特性的影响会产生位置误差,在受到变负载影响时,精度会进一步下降。为减小位置误差,采用分数阶滑模控制方法,建立分数阶滑模-直驱力矩电机和PID-直驱力矩电机模型;采集凸轮加工中的力矩,作为变负载数据输入模型进行仿真。结果表明:相比于PID控制方法,分数阶滑模控制方法位置精度提高约25%,快速性提高约35.48%;分数阶滑模控制方法可以提高直驱力矩电机的控制精度。

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了

高速电主轴热变形问题一直是影响加工精度的重要因素。为降低电主轴的温升和轴向热伸长量,对某电主轴的热源及热边界条件进行分析,利用ANSYS Workbench软件进行热-结构耦合仿真,得到电主轴温度场和热结构耦合场;搭建实验台测试电主轴系统的温度场和轴向热伸长,验证有限元模型建立的正确性。最后选用38CrMoAl、ZrO2、Si3N4、玻璃陶瓷作为主轴材料进行热-结构耦合对比分析。结果表明:陶瓷材料在热态性能方面优于钢材,玻璃陶瓷材料热态性能最好。

为在固定投入资金及设计周期下,设计出满足主要功能及技术性能,具有绿色特征,同时又能达到最大客户满意度的机床产品,基于对机床产品全生命周期技术及绿色需求的获取以及分析,利用质量屋构建产品设计规划模型,实现需求与特征之间的映射。采用层次分析法实现定性与定量需求间的决策及需求权重的确定,建立绿色机床产品性能优化决策模型,并在此方法的基础上利用MATLAB GUI开发相应的优化决策系统。以某数控车床产品为实例,其结果体现了所提方法

表面粗糙度是影响凸轮的耐磨性、配合的稳定性、疲劳强度的关键因素,因此提高凸轮表面粗糙度至关重要。对切屑的厚度进行了假设,考虑了特定磨粒形状对凸轮表面粗糙度的影响,研究了凸轮粗糙度、砂轮转速、凸轮轮廓曲率、磨削点速度、磨削余量之间的关系,推导出凸轮表面粗糙度的数学模型,模型包括了砂轮线速度、曲率半径、磨削点线速度、磨削余量、砂轮相关系数、凸轮轮廓相关系数,这使得粗糙度模型可应用于不同的磨削条件。在数控非圆磨床上,根据X-C磨削凸轮模型加工某型号凸轮,磨削结果证明所推导的凸轮粗糙度模型是正确的。

针对曲轴数控加工的工艺特点,提出了在西门子840D sl系统上开发曲轴磨削软件的方案。运用Sinumerik OPERATE程序包开发软件的原理,建立了曲轴磨削控制数学模型;利用Visual Studio2008和QT Designer编程工具结合C＋＋和QT语言开发出曲轴磨削软件并通过Sinumerik Operate编程包将开发的软件嵌入到840D sl数控系统中。最后用Open GL的刀具轨迹仿真模块对连杆颈磨削过程进行仿真验证。