陳 松 王永青 智 瑩 劉子恒
(①遼寧科技大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院, 遼寧 鞍山 114051;②大連理工大學(xué)精密與特種加工教育部重點實驗室, 遼寧 大連 116024;③ 鞍山師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院, 遼寧 鞍山 114205)
數(shù)控機床主軸溫度場具有時變性、非平穩(wěn)性、時滯性等特點,主軸熱伸長也隨著主軸溫度場的變化呈現(xiàn)出非線性與交互關(guān)系[1-3]。溫度場信息的準(zhǔn)確表達取決于溫度測點布置的準(zhǔn)確性[4-5]。通常為確保溫度場信息完整,需要布置冗余溫度測點,以避免熱敏點的遺漏[6],然而過多的溫度變量易導(dǎo)致主軸熱伸長預(yù)測數(shù)學(xué)模型計算量繁重[7-8]。另外冗余溫度變量的存在導(dǎo)致主軸溫度場熱敏點不明確,熱伸長建模的穩(wěn)定性與魯棒性受到嚴(yán)重影響[9-10],甚至導(dǎo)致熱伸長預(yù)測數(shù)學(xué)模型出現(xiàn)歧義現(xiàn)象。為提高主軸熱伸長建模魯棒性,要求能夠判定并消除溫度變量的強耦合,從而準(zhǔn)確提取主軸溫度場的關(guān)鍵溫度測點。然而主軸溫度場的連續(xù)分布特性,導(dǎo)致關(guān)鍵溫度測點間固有的相關(guān)性不易識別與排除。為解決此問題以提高主軸熱伸長建模精度,要求能夠有效地消除主軸溫度場重疊信息,從而建立溫度變量與主軸熱伸長的非線性關(guān)系,以達到主軸熱伸長的精準(zhǔn)預(yù)測的目的。
主軸溫度場溫度測點的冗余布置具有隨機性,所以溫度測點的分組結(jié)構(gòu)無法確定,需將溫度測點按照耦合強弱分類以便于關(guān)鍵溫度測點的提取。溫度測點溫升值相似度代表溫度測點間的耦合程度。根據(jù)溫度測點聚類原則,溫度測點溫升變化程度亦需考慮。為簡化聚類度量標(biāo)準(zhǔn),利用溫度測點溫升值的距離作為分類的度量方法,距離近的溫度變量分為一類,在不同類中的溫度變量距離較遠(yuǎn)。聚類分組后,耦合性強的溫度測點聚類為同一類,變化程度弱的溫度測點聚類為同一類。總結(jié)歸納得到主軸溫度場溫度測點優(yōu)化策略:(1)排除溫度變量強耦合性,保證溫度變量間相關(guān)性較弱。(2)保證主軸溫度場信息完整性,適度減少溫度變量數(shù)目。(3)選擇影響熱伸長變化程度顯著溫度變量,最大化主軸溫度場信息。(4)量化優(yōu)化結(jié)果與定性分析結(jié)果一致。
通過溫度測點的溫升值可以構(gòu)建溫度變量矩陣T為
其中:m為溫度測點數(shù)目;n為溫度測點的溫升測量值樣本數(shù)目。T矩陣可視為n維空間中的m個點,可以利用歐氏距離作為溫度變量之間距離的度量標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)第u個溫度變量為Tu,第v個溫度變量為Tv,Tu與Tv之間的歐氏距離為duv,Tu=(tu1,tu2,…,tun),Tv=(tv1,tv2,…,tvn),則:
(1)
(2)
其中:nU為分類GU的樣本數(shù);nW為分類GW的樣本數(shù);nV為分類GV的樣本數(shù)。
以KHC63臥式加工中心主軸熱伸長為研究對象,根據(jù)主軸溫度場的分布情況,布置溫度測點,主軸溫度場的溫度測點布置位置如圖1所示。
機床初始加工環(huán)境溫度為19~21 ℃;針對變轉(zhuǎn)速工況實驗進行研究,具體工況如圖2所示,空切削運轉(zhuǎn),每1分鐘采集各溫度測點溫升與主軸熱伸長1次。溫度變量Ti與主軸熱伸長的實際測量數(shù)據(jù)如圖3所示,其中i∈N,i∈[1,10]。
針對此10個初始溫度測點,通過質(zhì)心聚類分析,生成的溫度測點質(zhì)心聚類樹形結(jié)構(gòu)如圖4所示。
因為溫度測點的溫升變化直接影響主軸熱伸長的變化態(tài)勢[11],所以在溫度測點分類內(nèi),各溫度測點的溫升與主軸熱伸長的變化態(tài)勢的一致性,可作為關(guān)鍵溫度測點提取的參考依據(jù)。針對溫度測點的溫升變化,有的溫度測點對主軸熱伸長影響程度弱,有的溫度測點對主軸熱伸長影響程度強,所以要求在溫度測點聚類分組內(nèi)判定出主、次溫度測點,以提取關(guān)鍵溫度變量參加主軸熱伸長建模。
設(shè)溫度變量Ti為主軸熱伸長的影響因素,數(shù)控機床加工的時間序號為j,則Ti在j時刻的溫升測量值為ti(j)。則溫升時間序列為Ti=(ti(1),ti(2),…,ti(n))。主軸熱伸長變化趨勢的數(shù)據(jù)序列E=(e(1),e(2),…,e(n))。則比較序列Ti相對于參考序列E的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為:
(3)
其中ζ為分辨系數(shù),ζ∈(0,1),j=1,2,…,n,i=1,2,…,m,這里ζ取值為0.6。
由于灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)反映的關(guān)聯(lián)信息分散,不利于溫度變量序列之間的整體比較。將溫度變量序列曲線各個時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)進行均值計算得到Ti相對于E的灰色關(guān)聯(lián)程度,以解決溫度變量序列之間難以比較的問題,灰色關(guān)聯(lián)度為:
(4)
根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度的規(guī)范性,則0<γie1,即主軸溫度場中的溫度變量都與主軸熱伸長相關(guān)。R(Ti,E)=1?Ti=E,說明溫度變量序列的灰色關(guān)聯(lián)度越接近于1,其影響主軸熱伸長的程度越大。將m個關(guān)聯(lián)度的數(shù)值進行降序排序,從而得到溫度變量的灰色關(guān)聯(lián)序。若R(Tu,E)>R(Tv,E),則比較序列Tu相對于參考序列E優(yōu)于Tv,即相對于Tv序列曲線,Tu序列曲線更接近E序列曲線記為Tu>Tv。
根據(jù)公式4計算各個溫度變量的灰色關(guān)聯(lián)度。溫度變量的灰色關(guān)聯(lián)序的降序排列結(jié)果為:T9>T10>T8>T7>T5>T4>T6>T3>T2>T1
根據(jù)溫度變量的質(zhì)心聚類得到4組分類,在同一分類內(nèi),依據(jù)各溫度變量的灰色關(guān)聯(lián)度提取關(guān)鍵溫度測點。關(guān)鍵溫度測點分類提取的結(jié)果如表1所示。
表1 關(guān)鍵溫度測點提取結(jié)果
質(zhì)心聚類分類結(jié)果提取的關(guān)鍵溫度測點主軸位置T1T2T2主軸前軸承T3T4T5T6T5主軸箱T7T8T8變速箱T9T10T9主軸電動機
溫度變量強耦合性經(jīng)過溫度測點優(yōu)化得以消除,但是關(guān)鍵溫度變量間固有的相關(guān)性卻難以排除。溫度變量的主成分分析方法采用降低維度技術(shù),將溫度變量轉(zhuǎn)化為綜合溫度變量,而綜合溫度變量主成分能夠反映絕大部分溫度場信息,同時消除了主軸溫度場的重疊信息。
設(shè)綜合溫度變量C為
則綜合溫度變量的矩陣表達形式為:
C=βT
(5)
其中β為主成分系數(shù)矩陣。
λ1,λ2,…,λm為β的特征根,λ1≥λ2≥…≥λm>0,所對應(yīng)的單位特征向量為u1,u2,…,um,有正交陣U=(u1,u2,…,um),s.t.
(6)
如果前u個主成分的累計貢獻率達到85%以上,則說明這u個主成分包含了全部的溫度場信息。
溫度變量樣本的協(xié)方差矩陣S=[suv]m×m,第u個溫度變量Tu與第v個溫度變量Tv的協(xié)方差為:
(7)
利用關(guān)鍵溫度變量T2、T5、T8、T9構(gòu)建T矩陣,計算得到關(guān)鍵溫度變量的協(xié)方差矩陣S,計算S的特征根與相對應(yīng)的單位特征向量:λ1=53.13;λ2=15.44;λ3=0.84;λ4=0.02;
可以看出,經(jīng)過主成分分析后,原先4維空間數(shù)據(jù)點的分布在2個維度上得到濃縮,證實了主軸溫度場信息得到簡化處理。
最小二乘支持向量機[11]將不等式約束轉(zhuǎn)換為等式約束,泛化能力強,樣本數(shù)量依賴性弱,核函數(shù)解決了溫度變量與主軸熱伸長的非線性難以表達問題。
(8)
實驗結(jié)果表明,變轉(zhuǎn)速工況條件下,主軸熱伸長達到60 μm以上,預(yù)測殘差曲線波動幅度為3 μm以內(nèi),證明預(yù)測結(jié)果可靠,可滿足主軸熱伸長建模精度的要求。
通過質(zhì)心聚類利用歐氏距離為度量手段,聚類強耦合、不顯著變化溫度變量,以溫度變量的灰色關(guān)聯(lián)序為依據(jù),在同類溫度變量中提取與主軸熱伸長關(guān)系緊密的熱敏點,實現(xiàn)了主軸溫度場溫度測點的精簡?;谥鞒煞址治觯脺囟茸兞康睦鄯e貢獻率,降低了關(guān)鍵溫度變量維度,進一步簡化了主軸熱伸長的數(shù)學(xué)建模結(jié)構(gòu),利用綜合溫度變量的主成分來反映主軸溫度場信息,消除了主軸溫度場的重疊信息,提高了主軸熱伸長建模的魯棒性,基于最小二乘支持向量機的主軸熱伸長預(yù)測結(jié)果表明關(guān)鍵溫度測點判定準(zhǔn)確,主軸溫度場關(guān)鍵溫度測點耦合信息消除,提高了主軸熱伸長預(yù)測模型的可靠性。
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