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为 了实现在线测量的自动化,可以把测量传感器或探针储存在刀架上,如在车床上用一个转动刀架,加工时刀具靠近工件,测量时传感器靠近工件,这个转换过程可以自动进行。神经网络复兴以来,由于其很强的学习能力和非线性映射能力,很快代替齐次坐标变换用于机床误 差模型的建模[15、16] 。
神经网络误差模型的输入包括位置矢量和温度矢量,输出为定位误差矢量,准确的误差模型建立以后,用传感器或探针代替刀具就可实现准确的在线测量。基于神经网络的在线测量误差补偿模型的补偿精度在 很大程度上取决于训练样本和检查样本的获得,良好的训练样本能覆盖机床整个加工空间,
通常通过在机床上测量标准件(磁球棒、标准圆盘、塔轮和多向棒),或用专门的测量设备测量机床的已加工零件来得到训练样本。完全由机床本身即加工测量一体化技术自动保证零件的加工精度,机床本身的加工精度和在线测量准确度必须得到保证,实现这个计量校准要求的基本方法是在提高机床制造精度的前提下,建立高准确度自适应误差补偿模型,使机床具有坐标测量机功能。
结 论 无须质疑,在线测量技术是零件质量保证和提高生产率的重要手段,在机械加工中扮演着十分重要的角色,当然在线测量技术的广泛应用还有许多问题急待解决,如高准确度传感器的研制,测量策略和数据处理策略的优化等,随着这些问题的解决,在线测量技术会有更光明的应用前景。
