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误差补偿在提高加工精度中的应用
发布日期:2020-07-02 14:26

误差补偿在提高加工精度中的应用

  一、加工精度提高技术

  机械生产需要数控机床参与完成。在加工过程中,有完善的精度调节系统。通常是根据零件的使用要求进行的,但更需要考虑管理的硬标准,通过技术手段加以改进。加工零件的精度。具体的技术改进主要包括以下几个方面。首先是加工阶段的零件温度控制。如果温度超过原材料的范围,就会因过热而变形,从而降低零件的精度。二是调整刀具角度。工具在长时间内会有不同程度的磨损。机床生产的零件也会受到规格尺寸的影响。定期检查工具可以避免此类问题。旧机床在运行过程中产生的振动也会降低精度,如果通过调试无法恢复,必须更换基础设施。最后是控制系统引起的误差问题。需要对系统的反馈参数进行评估,并通过编程的方法对系统进行优化。下面总结了几种常见的误差补偿控制方法。

  1.1防错方法

  在弄清误差原因后,可以对数控机床进行局部调整,更换磨损严重的零件,调整后检查参数是否回到正常范围。根据加工产品的误差情况,判断数控系统中存在的不合理现象并及时解决。防止差错的发生,还可以节约建设成本,避免二次维修造成的成本损失。误差预防方法在一定程度上降低了热源的温升,均衡了温度场,减小了机床的热变形,但不可能完全消除热变形、几何误差等误差源。防错方法是保证数控机床加工精度的最基本手段,但这种方法一方面主要受加工机床精度的制约,另一方面零件质量的提高导致加工成本的扩大,限制了这种方法的使用。

  1.2尺寸误差几何误差预防

  一旦机床出了问题,零件之间的比率就会出现错误。在误差修复技术中,需要弄清各结构的几何特征,找出应力相对较弱的地方,作为误差检测的依据,可以节省大量的维修时间。通过几何误差调整技术对数控机床进行维修,可以促进机械生产加工更高效、更稳定。为了防止和减少各种机床零件在制造和安装过程中的几何误差,许多国家投入大量人力物力,采用改进的工艺和新的材料,研发高精度主轴和导轨。措施;国内外许多学者对数控机床如床身、滑枕、立柱、工作台等进行了静、动刚度、抗振分析和拓扑优化研究,螺杆等机械零件的静、动态刚度和温度变化很大程度上决定了整个数控机床的加工精度,提高了整个机床的加工精度。

  1.3热变形误差的预防

  为了防止热变形的发生,最重要的是控制加工过程的温度。数控系统根据反馈得到的温度判断是否存在安全隐患,并进行自动调整。温度循环系统的设置也很重要。当生产环节温度超标时,可通过冷循环带走一部分热量,以满足生产和使用要求。热变形误差的过程是:发热元件的热量通过接触面或辐射传递到周围环境,使元件发生变形而产生误差。它具有多变量、大时滞、非线性、强耦合等特点。对热变形误差的研究相对较晚,主要是通过减少热源,控制传热路径,采用热稳定结构。

 

  二、误差补偿法

  当加工零件的精度下降时,系统中必然存在误差问题。采用补偿法对误差进行补偿,在加工过程中不会再出现此类问题,达到了误差补偿调节的目的。数控机床的生产加工任务是由自动控制系统完成的,必须先对系统进行调整阶段,完善控制系统,查明问题原因。误差补偿的基本定义是人为地产生一个新的误差来抵消或大大削弱原有的误差,这是目前存在的一个问题。通过对原始误差的分析、统计、归纳和掌握其特点和规律,建立误差物理模型,试图使人工产生的误差与原误差具有相同的值和相反的方向,从而减少加工误差,提高零件尺寸和几何精度。误差补偿是数控机床误差建模、误差补偿的关键环节,也是机床误差修正的关键环节。

  2.1切削力误差分量的识别

  切削力由刀具零件决定,现有的维修技术已经能够通过数学模型计算出切削力的参数。建立数学模型后,发现该问题可以在短时间内得到解决。振幅过大也会影响成品零件的质量。通过观察模型中的额定参数,可以了解最终的调整方案,将生产阶段的噪声和振动控制在合理范围内,不会影响加工过程。

  2.2错误识别

  作为误差补偿前期工作的基础,误差辨识的准确性直接关系到系统的补偿精度。错误识别是一项复杂而耗时的工作。国内外许多学者进行了各种研究,开发了许多误差识别方法。它可分为三类:单误差直接测量、综合误差测量和间接测量。

  2.3误差补偿技术

  补偿方法可分为三种:a.静态补偿法:只能根据预设值进行补偿,而不能根据实际情况进行补偿,因此这种方法有很大的缺点;b.实时补偿法:依靠硬件系统的检测和反馈进行补偿,它可以实时调整补偿量,提高加工精度,但不能完全补偿所有误差元素;c.综合动态补偿法是实时补偿技术的发展,可以根据工作条件和环境进行补偿。条件和空间位置变化自动调整补偿量,并能综合补偿各种误差。

 

  三、结语

  利用误差补偿技术提高机床精度越来越受到重视。随着精度要求的不断提高,热误差补偿变得越来越重要。在误差补偿中还有许多问题需要解决:误差建模方法的改进,如何提高误差补偿模型的通用性和误差识别的速度和精度。

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