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公开(公告)号：CN114442557A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210083179.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种机床温度场快速辨识方法及系统，属于数控机床温度场领域，所述方法包括如下步骤：建立机床温升模型；建立机床温升状态方程；基于三次指数平滑算法和无味卡尔曼滤波算法构建温度综合预测模型；定义自适应规则，并基于自适应规则实时调整温度综合预测模型参数，得到自适应温度综合预测模型；获取若干不同温度的辨识时间；选择各不同温度的辨识时间中最大值作为温度预测最短辨识时间并将温度预测最短辨识时间内的测量数据输入至自适应温度综合预测模型，实现辨别时间外的温度快速预测，完成机床温度场的快速辨识；本发明实现了利用较短时间内的实际温度测量数据，对后续机床温度场的快速辨识。
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公开(公告)号：CN114021368A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111344769.1
申请日：2021-11-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了基于无味卡尔曼滤波算法的机床主轴热误差快速辨识方法，其包括建立指数形式的机床主轴热误差模型；基于机床主轴热误差模型，建立无味卡尔曼滤波算法的状态方程；将状态方程的参数作为输入，基于奇异值矩阵构造无味卡尔曼滤波算法的状态向量点集；获取热误差预测值，对热误差预测值进行自适应调整；获取热误差实际测量值，并结合调整后的热误差预测值进行平均绝对百分比误差计算；对热误差实际测量值和热误差预测值进行均方根误差计算；计算机床主轴三个方向的辨识时间，选择三个辨识时间中的最大值统一作为三个方向的辨识时间，得到统一辨识时间，实现热误差辨识。本发明实现了机床主轴的热误差快速辨识。
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公开(公告)号：CN114004044A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111344767.2
申请日：2021-11-15
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于温度敏感点的机床主轴热误差快速辨识方法，其包括计算偏相关系数；基于K‑Mean++聚类算法和偏相关系数，选取初始聚类中心，得到聚类组合；基于偏相关系数，从聚类组合中选取关键温度敏感点，得到温度敏感点组合；将关键温度敏感点组合中的数据送入BP神经网络进行训练选择；基于最优温度敏感点组合中的数据建立指数形式的机床温升模型，基于标准卡尔曼滤波算法进行自适应调整；计算得到延时时刻；基于延时时刻计算得到机床主轴各个最优温度敏感点的辨识时间；选择辨识时间中的最大值统一作为各个最优温度敏感点温度预测的辨识时间，得到统一辨识时间。本发明实现了机床主轴的热误差快速辨识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114021368B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111344769.1
申请日：2021-11-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了基于无味卡尔曼滤波算法的机床主轴热误差快速辨识方法，其包括建立指数形式的机床主轴热误差模型；基于机床主轴热误差模型，建立无味卡尔曼滤波算法的状态方程；将状态方程的参数作为输入，基于奇异值矩阵构造无味卡尔曼滤波算法的状态向量点集；获取热误差预测值，对热误差预测值进行自适应调整；获取热误差实际测量值，并结合调整后的热误差预测值进行平均绝对百分比误差计算；对热误差实际测量值和热误差预测值进行均方根误差计算；计算机床主轴三个方向的辨识时间，选择三个辨识时间中的最大值统一作为三个方向的辨识时间，得到统一辨识时间，实现热误差辨识。本发明实现了机床主轴的热误差快速辨识。
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公开(公告)号：CN114004044B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111344767.2
申请日：2021-11-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F17/16 , G06F18/23213 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了基于温度敏感点的机床主轴热误差快速辨识方法，其包括计算偏相关系数；基于K‑Mean++聚类算法和偏相关系数，选取初始聚类中心，得到聚类组合；基于偏相关系数，从聚类组合中选取关键温度敏感点，得到温度敏感点组合；将关键温度敏感点组合中的数据送入BP神经网络进行训练选择；基于最优温度敏感点组合中的数据建立指数形式的机床温升模型，基于标准卡尔曼滤波算法进行自适应调整；计算得到延时时刻；基于延时时刻计算得到机床主轴各个最优温度敏感点的辨识时间；选择辨识时间中的最大值统一作为各个最优温度敏感点温度预测的辨识时间，得到统一辨识时间。本发明实现了机床主轴的热误差快速辨识。
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公开(公告)号：CN114442558B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210097795.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的机床温度敏感点组合选取方法，包括以下步骤：S1、采集数控机床运行过程中的温度数据和主轴热变形量；S2、将温度数据输入基于自注意力机制的多层感知神经网络，得到初级温度敏感点组合；S3、根据初级温度敏感点组合和主轴热变形量，得到次级温度敏感点组合；S4、根据次级温度敏感点组合和主轴热变形量，通过自注意力机制的多层感知神经网络处理，得到机床温度敏感点组合。本发明相比与目前市场中的机床温度敏感点选取方法具有简单便捷、快速和精简的优势，本发明能够快速确定与热误差相关的最佳机床温度敏感点组合。
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公开(公告)号：CN114707265A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210331657.0
申请日：2022-03-30
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种五轴球头铣削加工表面纹理形貌的评价指标的提取方法，包括：S1：获取五轴球头铣削加工表面的相关几何特征；S2：根据所述相关几何特征，构建表面纹理形貌的评价指标；S3：离散化工件网格，并根据所述表面纹理形貌的评价指标，建立五轴球头铣削加工表面纹理形貌的数字化模型；S4：根据所述五轴球头铣削加工表面纹理形貌的数字化模型，对所述五轴球头铣削加工表面纹理形貌进行特征提取，得到提取结果。本发明所提供的五轴球头铣削加工表面纹理形貌的评价指标的提取方法，能够较全面评价五轴球头铣削表面纹理形貌质量，同时反映表面纹理特征及走势，为后续五轴球头铣削表面纹理形貌相关研究提供理论依据。
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公开(公告)号：CN114442557B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210083179.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种机床温度场快速辨识方法及系统，属于数控机床温度场领域，所述方法包括如下步骤：建立机床温升模型；建立机床温升状态方程；基于三次指数平滑算法和无味卡尔曼滤波算法构建温度综合预测模型；定义自适应规则，并基于自适应规则实时调整温度综合预测模型参数，得到自适应温度综合预测模型；获取若干不同温度的辨识时间；选择各不同温度的辨识时间中最大值作为温度预测最短辨识时间并将温度预测最短辨识时间内的测量数据输入至自适应温度综合预测模型，实现辨别时间外的温度快速预测，完成机床温度场的快速辨识；本发明实现了利用较短时间内的实际温度测量数据，对后续机床温度场的快速辨识。
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