为了提高机床控制精度,设计一种可以精确预测面向切削力修正的主轴回转精度分析方法。为验证回转精度预测准确性,建立一套不需要通过标准球实现的主轴回转精度分析系统,可以针对具体切削工况开展主轴回转精度测试。研究结果表明随着进给速率和切削深度改变,形成了具有规律性的同步误差,切深受到同步误差因素的影响程度最大,而进给速度次之。受切削载荷影响,主轴回转精度显著改变,同步误差和切削载荷具有正相关关系。在变进给及变切宽条件下,测试结果与仿真结果相近,最大误差为0.2μm。设定切宽12 mm与进给速度1200 mm/min时,分离得到的圆度误差与100 r/min空转时圆度误差相比相吻合。

针对数控机床主轴故障诊断中标记样本量小的问题,提出了一种基于多传感器的迁移学习的故障诊断方法。首先,采集安装在数控机床主轴上的多个三轴加速度传感器采集的原始振动信号,并将信号转换成图像的变换方法得到输入。其次,比较了TrAdaBoost迁移算法和基于CNN网络迁移模型算法。最后,针对CNN网络迁移模型,用目标类替换输出层,并用最优网络提取较低层次的特征,对更高层次的神经网络进行微调。实验结果表明,该方法能够正确识别机床主轴状态,具有很好的故障检测能力。

液压马达驱动机床主轴系统具有参数时变和高度非线性,传统PID控制器控制精度不高。针对液压马达驱动机床主轴系统速度控制问题,采用模糊自整定PID控制器实现液压马达驱动机床主轴系统的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。构造了液压马达驱动机床主轴系统模型简图,建立了液压马达驱动机床主轴系统数学模型。对传统PID控制器参数,用模糊控制器进行实时整定,开发了模糊自整定PID控制器。最后,采用MATLAB对液压马达驱动机床主轴系统进行仿真。同时,与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。仿真结果显示:采用模糊自整定PID控制器的液压马达驱动机床主轴转速超调量小,具有更快的响应时间,跟踪精度高,同时系统能耗减少20%左右;即使受到较大随机干扰,模糊自整定PID控制器也能快速消除干扰,使机床主轴转速处于受控状态。采用模糊自整定PID控...

数据采集及传送方案的制定是主轴到转误差动态测量装置硬件系统设计的关键。区别于基于单片机的数据采集及传送方案，提出了基于DSP的数据采集及传送硬件系统接口电路，同时讨论了基于DSP对电涡流传感器输出的电压信号实现A／D转换的软件程序设计流程。该系统较传统测量系统具有测量精度高、数据处理能力强等特点，有较高的可靠性和应用价值，可广泛应用于生产实际中。

针对数控机床主轴传统加载装置存在的不足,提出一种新型气动加载试验平台并开展主轴可靠性加载试验研究。基于机床铣削动力学模型设计了试验平台机械结构和高压气动加载系统,叶轮作为气动受载部件承受由喷嘴喷出的高压空气流,并将高压空气的压力转换为主轴的负载扭矩,从而实现对主轴的扭矩加载。根据全因子试验设计方法,研究高压空气压强、主轴转速等因子对转矩数据的影响关系,进行加载试验,验证了该气动加载试验平台的优越性。

机电设备是工矿企业的重要装备,设备定期进行质量管理及维护检修是一项系统性技术工作。在工业设备生产管理和日常维修养护工作中,及时诊断设备故障十分重要,早发现、早处理才能有效避免机电设备发生事故危及人身安全。做好设备管理与维修工作对促进企业发展有重要意义。

针对机床热误差补偿技术中热态特性建模与热关键点辨识困难问题,提出一套较完善的主轴热态特性建模方法与热关键点快速辨识技术。考虑主轴系统温度与热变形等因素,建立主轴热态特性分析模型,结果表明:模型预测值与某精密卧式加工中心的热误差实测量值之间的误差均在20%以内,说明了所提建模方法的正确性。将模型输出结果用于主轴热关键点辨识,根据12个测点的热传递函数值筛选出6个热关键点;利用6个关键点的数据,基于BP神经网络建立一种主轴热误差预测模型;对比BP神经网络预测的输出值与热态特性模型的输出值,结果表明:最大误差为-0.06036μm、最大相对误差为-0.2006%,验证了所提热关键点辨识方法的有效性。

针对数控机床主轴的控制问题,采用综合鲁棒控制器实现数控机床主轴的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。构造数控机床主轴系统模型简图,建立了考虑切削力的数控机床主轴的完整动力学模型。基于H_(∞)控制策略开发针对机床主轴的综合鲁棒控制器。采用MATLAB软件对数控机床主轴进行仿真,并与传统PID控制器的仿真结果进行对比和分析。结果显示:采用综合鲁棒控制器控制的数控机床主轴转速超调量小,能快速消除波动;所需控制电压范围减少了约50%;即使受到较大随机干扰,主轴系统也能够快速消除干扰,处于受控状态且稳定。采用综合鲁棒控制器可以提高机床主轴的动态稳定性以及抗干扰能力。

为提高数控机床精度，提出一种基于卡尔曼滤波法的机床误差建模新方法，将统计模型的回归系数看作状态向量，统计模型视为观测方程，利用卡尔曼滤波法实现了统计模型的建模，由于卡尔曼滤波法属于线性最小方差估计，所以相比最小二乘法可望获得更高的建模精度。对一台立式加工中心，利用温度传感器与非接触式激光位移传感器同步测量主轴温度变化及热误差，利用卡尔曼滤波法构建的热误差模型分别与利用最小二乘法（IS）、最dxz乘支持向量机法（LS-SVM）构建的模型进行对比，结果表明：卡尔曼滤波法的建模精度比最小二乘法和最小二乘支持向量机法分别高10．5％和1．8％，且建模时间比最小二乘法和最小二乘支持向量机法分别少0．9％和6．8％。

通过改善数控机床主轴自动松刀时主轴轴承的受力状况，保障主轴轴承旋转精度及主轴轴承使用寿命长。