鄧 超, 錢有勝, 吳 軍, 熊 堯, 段超群
(1.華中科技大學(xué)機(jī)械學(xué)院制造裝備數(shù)字化國家工程中心 武漢, 430074)(2.華中科技大學(xué)船舶與海洋工程學(xué)院 武漢,430074) (3.武漢第二船舶設(shè)計(jì)研究所 武漢,430070)
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BP網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)給系統(tǒng)定位誤差預(yù)測(cè)中的運(yùn)用
鄧 超1, 錢有勝1, 吳 軍2, 熊 堯3, 段超群1
(1.華中科技大學(xué)機(jī)械學(xué)院制造裝備數(shù)字化國家工程中心 武漢, 430074)(2.華中科技大學(xué)船舶與海洋工程學(xué)院 武漢,430074) (3.武漢第二船舶設(shè)計(jì)研究所 武漢,430070)
針對(duì)機(jī)床進(jìn)給伺服系統(tǒng)定位精度預(yù)測(cè)的難點(diǎn),分析了進(jìn)給伺服系統(tǒng)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)定位誤差增長的原因,提出了一種定位誤差預(yù)測(cè)的方法。在Adams中建立進(jìn)給伺服系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真模型,得到不同初始狀態(tài)下的定位誤差值,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立工作臺(tái)與螺母座間隙、滾珠絲杠傾斜度、工件負(fù)載與定位誤差之間的映射模型,根據(jù)映射模型提出對(duì)定位誤差預(yù)測(cè)的方法。利用所建立的精密運(yùn)動(dòng)可靠性試驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行驗(yàn)證,證明了該方法的正確性和有效性。
進(jìn)給伺服系統(tǒng); BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 映射模型; Adams;定位誤差預(yù)測(cè)
定位精度是衡量數(shù)控機(jī)床性能的重要指標(biāo),根據(jù)定位精度可以判斷出機(jī)床自動(dòng)加工過程中能達(dá)到的最好的工件加工精度。對(duì)機(jī)床定位精度預(yù)測(cè)的研究一直受到眾多學(xué)者的關(guān)注[1-4],但是從定位精度退化原因的角度對(duì)其進(jìn)行分析預(yù)測(cè)的研究較少。定位精度表示理想位置與真實(shí)位置的接近程度,能夠通過定位誤差計(jì)算得出。定位誤差表示理想位置與真實(shí)位置的差值,能夠很好地反映定位精度,易于測(cè)量,不需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理過程。筆者在分析定位誤差增長機(jī)理的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。
進(jìn)給伺服系統(tǒng)定位誤差主要取決于性能的優(yōu)劣,受到電氣伺服系統(tǒng)與機(jī)械特性參數(shù)的影響,其誤差源包含伺服控制系統(tǒng)、機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)、環(huán)境負(fù)載和加工載荷等。進(jìn)給伺服系統(tǒng)定位誤差檢測(cè)項(xiàng)有軸線定位誤差和機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)定位誤差,其中軸線定位誤差包括電氣伺服誤差和機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)誤差。進(jìn)給伺服系統(tǒng)定位誤差衰退的原因可以分為3類:a.滾珠絲杠材料及尺寸、傳動(dòng)系統(tǒng)剛度、系統(tǒng)阻尼、工作臺(tái)與螺母座間隙、滾珠絲杠傾斜度及工件負(fù)載等,稱為結(jié)構(gòu)與工藝參數(shù);b.各個(gè)零部件的磨損、老化、疲勞及彎曲等,稱為故障模式參數(shù);c.位置環(huán)增益、電流環(huán)增益、速度環(huán)增益及進(jìn)給率等,稱為控制參數(shù)。滾珠絲杠的磨損會(huì)導(dǎo)致工作臺(tái)與螺母座間隙增大,滾珠絲杠的彎曲會(huì)導(dǎo)致滾珠絲杠傾斜度增大,所以故障模式參數(shù)是通過引起結(jié)構(gòu)與工藝參數(shù)變化而影響定位誤差。結(jié)構(gòu)與工藝參數(shù)中的系統(tǒng)剛度等不會(huì)有太大變化,控制參數(shù)主要對(duì)電氣伺服誤差產(chǎn)生影響,因而筆者選取結(jié)構(gòu)與工藝參數(shù)中工作臺(tái)與螺母座間隙、滾珠絲杠傾斜度及工件負(fù)載等,分析這些參數(shù)的變化對(duì)進(jìn)給伺服系統(tǒng)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)定位誤差的影響。
機(jī)床進(jìn)給伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工藝參數(shù)的變化一般不容易測(cè)得,而現(xiàn)場數(shù)據(jù)收集環(huán)境比較復(fù)雜,受到現(xiàn)場加工作業(yè)狀況、場地、操作條件和其他人為因素等方面的影響,因此筆者通過虛擬樣機(jī)的方式對(duì)結(jié)構(gòu)與工藝參數(shù)、工作臺(tái)的輸出進(jìn)行采樣,并預(yù)測(cè)定位誤差。
進(jìn)給伺服系統(tǒng)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)是一個(gè)二階系統(tǒng),在擾動(dòng)輸入為0時(shí),定位誤差不會(huì)發(fā)生變化[5],但長時(shí)間的磨損會(huì)導(dǎo)致機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)零部件出現(xiàn)間隙、傾斜和彎曲,從而引起定位誤差的增大。因振動(dòng)、沖擊及工件負(fù)載變化對(duì)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)產(chǎn)生的擾動(dòng)輸入,也會(huì)導(dǎo)致定位誤差的增大。假設(shè)聯(lián)軸器之間的間隙、滾珠絲杠與支撐軸承之間的間隙、軸承本身間隙、滾珠絲杠與螺母座之間的間隙等均以工作臺(tái)與螺母座間隙α表示,導(dǎo)軌的傾斜度、滾珠絲杠的彎曲度及軸承座的傾斜度等均以滾珠絲杠傾斜度β表示,因振動(dòng)、沖擊及工件負(fù)載變化等引起的擾動(dòng)輸入以工件負(fù)載F表示。機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)部件與定位誤差之間存在內(nèi)在關(guān)系,如圖1所示。
圖1 機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)部件與定位誤差內(nèi)在關(guān)系Fig.1 The intrinsic relationship between component of mechanical transmission system and positioning accuracy
設(shè)由于α,β,F而引起的定位誤差為g(α,β,F),其他因素等引起的定位誤差為A0。在不考慮因腐蝕、熱變形等因素導(dǎo)致的定位誤差A(yù)增大的情況下,A的增大主要是由α,β,F的增大引起的。設(shè)A0保持不變,則機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)定位誤差A(yù)可以表示為
A=g1(α,β,F(xiàn))=g(α,β,F(xiàn))+A0
(1)
對(duì)于大多數(shù)數(shù)控機(jī)床而言,在其壽命時(shí)間里,極限加工是很少的,大部分都具有較為固定的加工零部件和工藝范圍,中等工況居多。基于此,在一種工況下假設(shè)工件負(fù)載F保持不變。進(jìn)給伺服系統(tǒng)磨損過程包括磨合階段、穩(wěn)定磨損階段和急劇磨損階段。在急劇磨損階段,因磨損而引起的α,β的增大滿足一定規(guī)律。β的增大主要是由于導(dǎo)軌副的磨損而引起的,β與直線度誤差B之間滿足β=arctanB。根據(jù)等價(jià)無窮小替換,當(dāng)B→0時(shí),β~B。進(jìn)給伺服系統(tǒng)實(shí)際工作中,B與β都是在非常小的范圍內(nèi)變化,所以β~B。根據(jù)文獻(xiàn)[2],導(dǎo)軌副的體積磨損與滑動(dòng)行程呈正比,導(dǎo)軌直線度B隨時(shí)間t的衰減是線性的,所以β隨時(shí)間t衰減也為線性關(guān)系,設(shè)為
β=f(t)=kt+b
(2)
工作臺(tái)與螺母座間隙α是進(jìn)給系統(tǒng)重要的非線性環(huán)節(jié),α的增大主要是由于傳動(dòng)部件磨損而引起的[5-6],α增大會(huì)導(dǎo)致反向間隙誤差C增大,α與C之間近似滿足α=C。假設(shè)α=h(t),指數(shù)函數(shù)對(duì)設(shè)備的退化規(guī)律有良好的表征,因而筆者用指數(shù)函數(shù)表征α的衰減,設(shè)為
α=h(t)=a+bexp(ct)
(3)
2.1 進(jìn)給伺服系統(tǒng)建模
通過Proe(Pro/Engineer)建立數(shù)控機(jī)床進(jìn)給伺服系統(tǒng)三維模型,如圖2所示。各零件的材料、尺寸等屬性均按照所建立的精密運(yùn)動(dòng)可靠性試驗(yàn)平臺(tái)實(shí)際參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。
圖2 進(jìn)給伺服系統(tǒng)三維模型Fig.2 The 3D model of feed system
將模型導(dǎo)入Adams(automaticdynamicanalysisofmechanicalsystems,簡稱Adams)中,添加運(yùn)動(dòng)副、摩擦力和驅(qū)動(dòng)力矩,具體如下:
1) 對(duì)虛擬樣機(jī)添加運(yùn)動(dòng)副;
2) 對(duì)虛擬樣機(jī)添加摩擦力以及驅(qū)動(dòng)力矩,設(shè)置導(dǎo)軌處移動(dòng)副摩擦因數(shù)為0.003,重力加速度為9 800mm/s2,x和y軸添加恒定的驅(qū)動(dòng)力矩為8和45 Nmm;
3) 設(shè)置進(jìn)給伺服系統(tǒng)x軸的間隙αx和傾斜度βx,y軸的間隙αy和傾斜度βy的初始值,用工作臺(tái)垂直方向負(fù)載F表示擾動(dòng)輸入;
4) 添加運(yùn)動(dòng)副、驅(qū)動(dòng)力及負(fù)載完成后,驗(yàn)證模型自由度個(gè)數(shù),確保正確性。
得到進(jìn)給伺服系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型如圖 3所示。
圖3 進(jìn)給伺服系統(tǒng)Adams仿真模型Fig.3 The Adams simulation model of feed system
2.2 數(shù)值仿真
設(shè)αx,αy,βx及βy為不同值, 采用控制變量法分析αx,αy,βx,βy以及F對(duì)工作臺(tái)輸出的影響。保持恒定的驅(qū)動(dòng)力距,仿真時(shí)間為2s,步距為0.001s。設(shè)置α,β及F均為0,然后進(jìn)行仿真,運(yùn)動(dòng)過程如圖 4(a)所示,工作臺(tái)位移、速度和加速度輸出如圖 4(b)所示。將αx,αy,βx,βy及F均為0時(shí)位移數(shù)據(jù)設(shè)為工作臺(tái)第0組輸出。改變?chǔ)義,αy,βx,βy及F,
得到不同初始狀態(tài)下的位移數(shù)據(jù),然后與第0組輸出相比較,獲得x軸定位誤差A(yù)x及y軸定位誤差A(yù)y。
αx,αy,βx,βy及F取值見圖4,獲得55=3 125組仿真數(shù)據(jù)。
對(duì)工作臺(tái)位移輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到Ax和Ay,部分?jǐn)?shù)據(jù)如表 1所示。
圖4 運(yùn)動(dòng)過程的仿真Fig.4 The simulation of the movement
組號(hào)初始狀態(tài)Ay/μmAx/μm0F=0N,βx=0°,βy=0°,αx=0mm,αy=0mm001F=0N,βx=0°,βy=0°,αx=0mm,αy=0.001mm0.601.12????3123F=0.004N,βx=0.0004°,βy=0.0004°,αx=0.004mm,αy=0.003mm10.7021.003124F=0.004N,βx=0.0004°,βy=0.0004°,αx=0.004mm,αy=0.004mm11.1121.91
3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
設(shè)置F不變,α和β分別增加時(shí),定位誤差A(yù)成單調(diào)遞增的趨勢(shì),但α,β與A之間的經(jīng)驗(yàn)公式(1)難以確定。一個(gè)精煉的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要任何先驗(yàn)公式,就能自動(dòng)歸納已有數(shù)據(jù)的規(guī)則,獲得這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于故障診斷、性能退化及預(yù)測(cè)[7-8]。 筆者采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立α,β,F(xiàn)與定位誤差A(yù)的映射模型,代替經(jīng)驗(yàn)公式(1)。
BP網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出層以及隱層的確定較為關(guān)鍵[9]。選擇αx,αy,βx,βy及F作為輸入量,機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)定位誤差A(yù)x,Ay作為目標(biāo)輸出。對(duì)于隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù),不能通過理想的公式來獲得,一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和多次試驗(yàn)來確定[10-11]。經(jīng)過多次試驗(yàn)、調(diào)整,選擇隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7個(gè),BP網(wǎng)絡(luò)映射模型如圖 5所示。S型函數(shù)可以很好地處理和逼近非線性的輸入/輸出關(guān)系,所以選取S型雙曲正切函數(shù)為隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù),S型對(duì)數(shù)函數(shù)為輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)[12]。
圖5 BP網(wǎng)絡(luò)映射模型Fig.5 The BP network mapping model
3.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測(cè)
以Adams仿真獲得的前3 100組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,后25組數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)樣本。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前,利用premnmx函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,讓輸入樣本和輸出樣本數(shù)據(jù)都處在[-1,1]或[0,1]之間[13]。樣本數(shù)據(jù)歸一化完成后,通過設(shè)計(jì)的模型完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。設(shè)定其學(xué)習(xí)訓(xùn)練速率η=0.025,初始權(quán)值的收斂因子ξ=1.5×10-4,并對(duì)初始權(quán)值和閾值進(jìn)行修正,使所創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和降到最小。
本研究規(guī)定如果訓(xùn)練計(jì)算50 000次仍然沒有收斂時(shí),將對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新調(diào)整其始值的大小,而后再進(jìn)行訓(xùn)練。
BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)曲線如圖 6所示,可以看出網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得出的誤差小于1μm,達(dá)到目標(biāo)值。在35 647次訓(xùn)練時(shí)達(dá)到目標(biāo)值1.5×10-5。
圖6 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)曲線Fig.6 The learning curve of BP network
根據(jù)訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)樣本中的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),得到x軸和y軸定位誤差的預(yù)測(cè)值。表 2列出了預(yù)測(cè)樣本的仿真值和預(yù)測(cè)值。
預(yù)測(cè)樣本中x軸和y軸定位誤差仿真值和預(yù)測(cè)值的變化趨勢(shì)如圖 7所示。根據(jù)表2能夠計(jì)算出平均相對(duì)預(yù)測(cè)誤差為2%,說明BP網(wǎng)絡(luò)映射模型是有效的。
表2 定位誤差的仿真值和預(yù)測(cè)值
Tab.2 The simulation values and predicted values of positioning error
序號(hào)x軸定位誤差/μmy軸定位誤差/μm仿真值預(yù)測(cè)值仿真值預(yù)測(cè)值18.888.8613.6814.0729.499.4914.7914.7239.9110.0415.7115.70?????239.919.7719.7120.152410.7010.7221.0021.332511.1111.1021.9122.06
圖7 定位誤差仿真值和預(yù)測(cè)值變化趨勢(shì)Fig.7 The trend of the simulation values and predicted values of positioning error
設(shè)工件負(fù)載F為定值,根據(jù)試驗(yàn)測(cè)得的直線度誤差、反向間隙誤差以及訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)映射模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)進(jìn)給伺服系統(tǒng)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)定位誤差的預(yù)測(cè),如圖8所示。
圖8 基于BP網(wǎng)絡(luò)的定位誤差預(yù)測(cè)流程圖Fig.8 The prediction method of positioning accuracy based on BP network
滾珠絲杠傾斜度β的擬合方法、工作臺(tái)與螺母座間隙α的擬合方法及定位誤差的預(yù)測(cè)方法如下。
4.1 滾珠絲杠傾斜度β的擬合
設(shè)進(jìn)給伺服系統(tǒng)x軸滾珠絲杠傾斜度βx和y軸滾珠絲杠傾斜度βy的退化規(guī)律分別為
βx=k1t1+b1
(4)
βy=k2t2+b2
(5)
設(shè)試驗(yàn)測(cè)得進(jìn)給伺服系統(tǒng)工作臺(tái)運(yùn)動(dòng)的x軸直線度誤差為Bx,y軸直線度誤差為By,由前文分析βx~Bx和βy~By,通過弧度轉(zhuǎn)換角度公式,計(jì)算出βx和βy的樣本值。根據(jù)式(4)、式(5),通過最小二乘法對(duì)βx,βy進(jìn)行擬合。
4.2 工作臺(tái)與螺母座間隙α的擬合
設(shè)進(jìn)給伺服系統(tǒng)x軸工作臺(tái)與螺母座間隙αx,y軸工作臺(tái)與螺母座間隙的退化規(guī)律分別為
αx=a1+b1exp(c1t)
(6)
αy=a2+b2exp(c2t)
(7)
設(shè)試驗(yàn)測(cè)得進(jìn)給伺服系統(tǒng)工作臺(tái)運(yùn)動(dòng)的x軸反向間隙誤差為Cx,y軸反向間隙誤差為Cy,αx與Cx之間近似滿足αx=Cx,αy與Cy之間近似滿足αy=Cy,能夠得到αx和αy的樣本值。根據(jù)式(6)、式(7),通過最小二乘法對(duì)αx和αy進(jìn)行擬合。
4.3 基于BP網(wǎng)絡(luò)的定位誤差的預(yù)測(cè)
設(shè)定不同的工件負(fù)載F,根據(jù)擬合的αx,αy,βx及βy的退化規(guī)律以及BP網(wǎng)絡(luò)映射模型對(duì)x軸定位誤差A(yù)x及y軸定位誤差A(yù)y進(jìn)行預(yù)測(cè),并計(jì)算相應(yīng)的預(yù)測(cè)誤差。預(yù)測(cè)誤差最小時(shí),工件負(fù)載F與實(shí)際最為接近,這一狀態(tài)下Ax和Ay即為定位誤差的預(yù)測(cè)值。
5.1 試 驗(yàn)
根據(jù)建立的精密運(yùn)動(dòng)可靠性試驗(yàn)平臺(tái)對(duì)定位誤差預(yù)測(cè)方法進(jìn)行驗(yàn)證。試驗(yàn)平臺(tái)如圖 9所示,基本設(shè)計(jì)參數(shù)如表 3所示。試驗(yàn)平臺(tái)具有x,y兩個(gè)方向的運(yùn)動(dòng),采用半閉環(huán)伺服運(yùn)動(dòng)控制,通過光柵尺測(cè)試工作臺(tái)實(shí)際位置,能動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)獲取各軸運(yùn)動(dòng)到設(shè)定位置時(shí)旋轉(zhuǎn)編碼器和光柵尺位置的差值,每隔一段時(shí)間獲取并保存一組測(cè)量數(shù)據(jù)。
圖9 精密運(yùn)動(dòng)可靠性試驗(yàn)平臺(tái)Fig.9 The test platform of precision motion reliability
參數(shù) 參數(shù)值x方向工作行程/mm500y方向工作行程/mm300重復(fù)定位精度/μm5數(shù)據(jù)采集最小周期/ms0.5長×寬×高/mm1000×750×1000插補(bǔ)計(jì)時(shí)器脈沖/ms2
5.2 驗(yàn) 證
通過數(shù)控編程使工作臺(tái)在xOy平面內(nèi)運(yùn)動(dòng),軌跡為450 mm×250 mm的矩形,工作臺(tái)每天24 h運(yùn)行,每天導(dǎo)出1次數(shù)據(jù),每相隔30 d處理1次數(shù)據(jù)。根據(jù)導(dǎo)出的數(shù)據(jù)計(jì)算出試驗(yàn)臺(tái)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)定位誤差A(yù)x和Ay、直線度誤差Bx和By、反向間隙誤差Cx和Cy。表 4列出了每相隔30d測(cè)得的試驗(yàn)臺(tái)誤差數(shù)據(jù)。
由滾珠絲杠傾斜度β的擬合方法,得到x軸滾珠絲杠傾斜度βx和y軸滾珠絲杠傾斜度βy的退化規(guī)律分別為
表4 精密運(yùn)動(dòng)可靠性試驗(yàn)平臺(tái)試驗(yàn)數(shù)據(jù)
由工作臺(tái)與螺母座間隙α的擬合方法,得到x軸工作臺(tái)與螺母座間隙αx及y軸工作臺(tái)與螺母座間隙αy的退化規(guī)律分別為
αx=(2.963 1+0.951 7exp(0.251 0t))×10-3
αy=(0.662 5+1.918 0exp(0.144 7t))×10-3
設(shè)定工件負(fù)載F,根據(jù)擬合的βx,βy,αx,αy以及BP網(wǎng)絡(luò)映射模型對(duì)x軸、y軸定位誤差A(yù)x,Ay進(jìn)行預(yù)測(cè)。經(jīng)過反復(fù)驗(yàn)算,當(dāng)擾動(dòng)輸入F=0.001N時(shí),定位誤差預(yù)測(cè)值和實(shí)際值最為接近。表 5列出了x軸和y軸定位誤差的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值。
表5 定位誤差的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值
Tab.1 The actual values and predicted values of positioning error
序號(hào)x軸定位誤差/μmy軸定位誤差/μm試驗(yàn)值預(yù)測(cè)值試驗(yàn)值預(yù)測(cè)值17.87.515.214.527.57.913.814.739.69.018.216.948.79.416.717.6511.410.621.720.4610.411.220.021.4713.612.926.725.2
根據(jù)表 5能夠計(jì)算出x軸和y軸定位誤差預(yù)測(cè)值和試驗(yàn)值的平均相對(duì)誤差為6.4%,造成預(yù)測(cè)誤差的原因有:a.試驗(yàn)的測(cè)量誤差;b.BP網(wǎng)絡(luò)本身的訓(xùn)練誤差;c.計(jì)算誤差,即通過BP網(wǎng)絡(luò)映射模型采樣以及函數(shù)參數(shù)擬合產(chǎn)生的誤差??朔斐蛇@3種誤差的因素,可以使預(yù)測(cè)結(jié)果更為精確。與之相比較,對(duì)試驗(yàn)平臺(tái)x軸和y軸定位誤差試驗(yàn)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行指數(shù)函數(shù)擬合,平均相對(duì)誤差為8.1%,說明筆者所提出的預(yù)測(cè)方法具有良好的預(yù)測(cè)性能。
1) 建立了進(jìn)給伺服系統(tǒng)工作臺(tái)與螺母座間隙、滾珠絲杠傾斜度、工件負(fù)載等與定位誤差之間的BP網(wǎng)絡(luò)映射模型。在對(duì)定位誤差增長機(jī)理分析的基礎(chǔ)上,利用所建立的BP網(wǎng)絡(luò)映射模型對(duì)定位誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)。以所建立的精密運(yùn)動(dòng)可靠性試驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差較小,預(yù)測(cè)精度較高。通過與對(duì)定位誤差試驗(yàn)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行指數(shù)函數(shù)擬合的對(duì)比,該方法表現(xiàn)出了良好的預(yù)測(cè)性能。
2) 在以后的研究中,將建立精密運(yùn)動(dòng)可靠性試驗(yàn)平臺(tái)性能參數(shù)體系,進(jìn)一步分析機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的多性能退化的內(nèi)在規(guī)律,建立結(jié)構(gòu)工藝變化與多性能之間的映射模型,這對(duì)數(shù)控裝備維修決策和壽命預(yù)測(cè)技術(shù)具有重要的意義。
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10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.03.005
國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375181,51475189);國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃政府間專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2016YFE0121700)
2015-05-19;
2015-07-13
TH17; TP306
鄧超,女,1970年5月生,教授、博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)橘|(zhì)量管理與可靠性工程。曾發(fā)表《基于隱Markov模型的重型數(shù)控機(jī)床健康狀態(tài)評(píng)估》 (《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)-CIMS》 2013年第119卷第3期)等論文。
E-mail: dengchao@hust.edu.cn