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公开(公告)号：CN115415853B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202211288741.5
申请日：2022-10-20
Applicant: 陕西普若发数控机床制造有限公司 , 西安交通大学 , 西安交通大学苏州研究院
IPC: B23Q17/24
Abstract: 本发明公开了一种五轴数控机床摆头几何误差辨识方法及系统，建立测量坐标系，实时跟踪五轴数控机床上移动的反射镜，获得机床测点与基站的距离及各测点之间的距离；根据距离标定激光追踪干涉仪基站位置和机床测量点在测量坐标系下的三维坐标值，确定测量坐标系，并与机床坐标系进行齐次坐标变换，得出两坐标系之间的齐次变换矩阵；将测量坐标系下测点的三维坐标转换成机床坐标系下的三维坐标；求解机床坐标系下机床旋转轴几何误差引起的测点空间误差，确定旋转轴位置相关几何误差的辨识模型，利用辨识模型实现五轴数控机床摆头几何误差辨识。本发明降低了随机误差对测量精度的影响，提高了测量效率和测量精度。
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公开(公告)号：CN115415853A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211288741.5
申请日：2022-10-20
Applicant: 陕西普若发数控机床制造有限公司 , 西安交通大学 , 西安交通大学苏州研究院
IPC: B23Q17/24
Abstract: 本发明公开了一种五轴数控机床摆头几何误差辨识方法及系统，建立测量坐标系，实时跟踪五轴数控机床上移动的反射镜，获得机床测点与基站的距离及各测点之间的距离；根据距离标定激光追踪干涉仪基站位置和机床测量点在测量坐标系下的三维坐标值，确定测量坐标系，并与机床坐标系进行齐次坐标变换，得出两坐标系之间的齐次变换矩阵；将测量坐标系下测点的三维坐标转换成机床坐标系下的三维坐标；求解机床坐标系下机床旋转轴几何误差引起的测点空间误差，确定旋转轴位置相关几何误差的辨识模型，利用辨识模型实现五轴数控机床摆头几何误差辨识。本发明降低了随机误差对测量精度的影响，提高了测量效率和测量精度。
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公开(公告)号：CN118424171A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410640826.8
申请日：2024-05-22
Applicant: 西安交通大学 , 郑州磨料磨具磨削研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种轴承套圈外圆磨削表面粗糙度监测方法及系统，采用CEEMDAN算法对轴承套圈外圆磨削加工过程中产生的声发射信号和三轴振动信号进行自适应分解，根据相关系数大小保留信号分量；对保留的信号分量进行时域、频域和熵域的多变换域特征提取，通过主成分分析进行信号特征融合降维，将磨削参数和降维后的信号特征组合成反映磨削表面粗糙度的总特征集；基于反映磨削表面粗糙度的总特征集，使用支持向量回归模型实现对轴承套圈小样本、多工况磨削表面粗糙度的监测。本发明操作方便，安装简单，能够实现在线监测。
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公开(公告)号：CN117709203A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410025307.0
申请日：2024-01-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N3/084 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种液体静压丝杠进给系统综合误差建模方法及系统，涉及高精密机床直线进给轴综合误差建模方法技术领域，该方法包括以下步骤：采集液体静压丝杠进给系统运行过程中的温度信息以及与温度信息对应的综合定位误差信息；对温度信息进行聚类分析与相关性分析，得到温度敏感点；对综合定位误差信息进行解耦，得到几何定位误差以及热定位误差；构建WOA‑BP神经网络模型；对几何定位误差进行建模，得到几何定位误差模型；将WOA‑BP神经网络模型与几何定位误差模型相结合，得到综合误差模型。本发明解决BP神经网络模型对初始权值、阈值敏感的问题，有效的提高了热误差模型拟合精度及其普适性。
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公开(公告)号：CN117506568A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311695391.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: B24B1/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/006 , G06N3/0985 , B24B5/04 , B24B49/00
Abstract: 本发明公开了一种轴承套圈外圆磨削表面粗糙度监测方法及系统，使用声发射传感器和三轴振动传感器，在轴承套圈外圆磨削加工过程中采集声发射信号和三轴振动信号；对声发射信号采用分段去RMS值的方式，使得声发射信号数据频率和长度与振动信号数据一致；采用含有批归一化层一维卷积神经网络和长短时记忆神经网络构成组合模型对信号数据进行特征提取，同时将提取后的信号特征与加工参数融合，通过神经网络拟合出表面粗糙度的监测值；利用蜣螂优化算法对整个监测模型的结构参数进行自动寻优，找到整个模型的最优参数组合，提高模型的监测精度。本发明结构简单，操作方便，安装简单，能够实现在线测量。
