桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法

本发明涉及的是一种精密机械加工领域的技术，具体是一种桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法。

背景技术：

1、用于加工大型复杂曲面零件的桥式五轴加工中心结构复杂，需要通过建立机床热误差模型并进行误差补偿，而在机床多处布置温度传感器，全面监测机床温度场分布是建立准确的机床热误差模型的必要条件。温度传感器过多会增加实验成本，同时温度变量之间的耦合导致模型复杂度增加，不利于实际应用；温度传感器过少可能会丢失关键温度变量，导致建模精度下降。现有温度传感器布置优化方法是基于相关性分析，将各传感器数据与机床误差数据的相关系数按从大到小排列，保留相关系数较高的温度测点。然而相关性分析方法大多仅从数据时域特征出发，对数据特征挖掘不充分，容易造成传感器与机床误差相关性与实际不符。另外，选择温度测点时设置的阈值较为依赖经验，具有一定的盲目性。

技术实现思路

1、本发明针对现有热误差补偿技术对数据特征挖掘不充分，布点数量根据工程经验确定准确性较低的不足，提出一种桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，在精确定位敏感温度布置点的基础上，实现更少的温度传感器的同时，保证机床热误差建模的准确性和鲁棒性。

2、本发明可实现使用较少的温度传感器数量，保证机床热误差建模的准确性和鲁棒性

3、本发明是通过以下技术方案实现的：

4、本发明涉及一种桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，通过在机床的热误差源布置若干温度传感器，同步全面采集机床在固定转速下连续运行下的温度数据和机床热误差数据，并通过相关性分析筛选出候选样本，再通过支持向量回归机分类模型识别得到高敏感度样本对应的温度传感器，即作为优化布置方案。

5、所述的热误差源，包括：光栅尺的热胀冷缩、进给轴、主轴核心部件热变形、床身、立柱部位热变形和液压油、冷却液温度变化。

6、所述的温度数据包括：光栅尺前后中部温度数据；主轴核心部件温度数据；床身立柱温度数据；液压油、冷却液温度数据；环境梯度温度数据。

7、所述的相关性分析是指：各个温度传感器采集的数据特征值与机床热误差的皮尔逊相关系数，通过阈值筛选得到候选样本。

8、所述的数据特征值具体为：温度时域信号的均值、方差、标准差、均方根、峰值、峰峰值、波形因子、峭度因子、脉冲因子、均方幅值、裕度因子以及温度频域信号的均方频率、重心频率和频率方差。

9、所述的机床热误差，即机床主轴热变形，包括：1个轴向热伸长误差、2个热漂移误差和2个热偏摆角误差。

10、所述的支持向量回归机分类模型为：其中：c为惩罚参数，ξ为松弛变量，是对ξi的无偏估计；通过引入拉格朗日乘子，进一步转换为无约束问题其中：ai为拉格朗日乘子，为对ai的无偏估计。高斯核函数k(xi,x)＝exp(-γ||xi-x||2)，γ为用于控制高斯核函数的局部作用范围的核函数系数，为回归估计函数题g(x)的偏置，技术效果

11、本发明针对桥式五轴加工中心提出了整机温度场监测传感器布置方案；提取各温度传感器数据的时域特征和频域特征，与机床热误差数据做相关性分析，然后将各温度变量特征值与热误差的相关系数输入到支持向量回归机分类模型中，自定义类别数，选择高敏感度温度布点类，从而优化五轴加工中心的温度传感器布点。与现有技术相比，本发明能够以较少的温度传感器实现桥式五轴加工中心温度场监测，及机床热误差建模，且温度布点数量根据分类结果而定，不依赖于工程经验。

技术特征：

1.一种桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，其特征在于，桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，通过在机床的热误差源布置若干温度传感器，同步全面采集机床在固定转速下连续运行下的温度数据和机床热误差数据，并通过相关性分析筛选出候选样本，再通过支持向量回归机分类模型识别得到高敏感度样本对应的温度传感器，即作为优化布置方案；

2.根据权利要求1所述的桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，其特征是，所述的相关性分析是指：各个温度传感器采集的数据特征值与机床热误差的皮尔逊相关系数，通过阈值筛选得到候选样本。

3.根据权利要求1所述的桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，其特征是，所述的支持向量回归机分类模型为：其中：c为惩罚参数，ξ为松弛变量，是对ξi的无偏估计；通过引入拉格朗日乘子，进一步转换为无约束问题其中：ai为拉格朗日乘子，为对ai的无偏估计，高斯核函数k(xi,x)＝exp(-γ||xi-x||2)，γ为用于控制高斯核函数的局部作用范围的核函数系数，为回归估计函数题g(x)的偏置，

4.根据权利要求1所述的桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，其特征是，所述的同步全面采集，通过分别在桥式五轴加工中心x1、x2、y、z各轴的光栅尺前后中部各布置1个温度传感器、在工作台中间位置布置1个温度传感器、在液压油箱，近液压油位置，布置1个温度传感器、在冷却液水箱，近冷却液位置布置1个温度传感器、在侧壁从下往上布置4个传感器，用以分析温度在空间上的梯度分布；在a轴上布置2个温度传感器、在c轴上布置2个温度传感器、在主轴轴承处布置2个温度传感器，共计25个温度传感器，实现全面温度场监测。

5.根据权利要求4所述的桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，其特征是，所述的机床热误差是指：通过五点法测量得到的机床主轴热误差，包括轴向热伸长误差δz、x方向热漂移误差δx、y方向热漂移误差δy、绕x轴的热偏摆角误差εx和绕y轴的热偏摆角误差εy，具体为：其中：d为测量器具同一侧壁的上下位移传感器间距，即传感器q1和q2的竖直距离或传感器q3和q4的竖直距离；s为芯棒底端到传感器q2和传感器q4的竖直距离；l1，l2，l3，l4，l5分别为为位移传感器q1-q5测得的热变形量。

技术总结一种桥式五轴加工中心温度传感器布置优化方法，通过在机床的热误差源布置若干温度传感器，同步全面采集机床在固定转速下连续运行下的温度数据和机床热误差数据，并通过相关性分析筛选出候选样本，再通过支持向量回归机分类模型识别得到高敏感度样本对应的温度传感器，即作为优化布置方案。本发明在精确定位敏感温度布置点的基础上，实现更少的温度传感器的同时，保证机床热误差建模的准确性和鲁棒性。技术研发人员：杜正春,章绍昆,葛广言,肖域坤,杨赟受保护的技术使用者：上海交通大学技术研发日：技术公布日：2024/6/11