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應用倒傳遞類神經網路於工具機熱誤差預測

摘要"

影響工具機加工精度有許多種原因,包括伺服控制穩定性、機械變形、加工負荷變形與熱變形,其中又以熱變形佔整體誤差的50%以上,熱變形可分為內部熱源與外部熱源之影響,其中內部熱源以主軸系統發熱量為最大。因此本研究目的,以主軸最高轉速12000rpm在無負載下進行運轉測試,量測溫度變化與主軸伸長量,將所擷取的數據進行分析,建立主軸溫升與變形量之關係,進而探討溫升對機台精度之影響。另外規劃油溫控制單元分別以ON-OFF控制與PID控制探討工具機熱平衡後之影響,並應用倒傳遞類神經網路進行誤差預測與建模。

關鍵詞:類神經網路、熱誤差、熱補償、PID控制、ON-OFF控制

前言

CNC工具機應用的普及性,機台精度之穩定性要求日益嚴苛,近幾年來朝向高精度化、高剛性、高速化、智能化與高性能化持續發展。影響工具機精度的主要因素分為三個部分:(1)工具機本身精度之影響:主要為靜態幾何誤差、動態熱誤差與伺服控制穩定性所造成;(2)切削加工之影響:主要由加工負荷所產生的變形、切削波紋再生機理所產生的自激性振動、機台顫震、刀具磨耗、殘留應力與切削時產生的熱變形所造成;(3)環境變數之影響:以環境溫度為主要因素,其次為地基剛性與外來振動。
Bryan[1]等學者於1990年研究指出精密機械由溫升所引起的熱變形誤差佔整體的50%~70%,並對熱效應的問題做一個概述,如圖1所示。不同的熱源結合不同之熱傳導機制,造成非均勻的溫度分佈狀況發生,導致機械結構引起尺寸和幾何誤差的產生。因此大部分研究朝兩大方向進行探討,分別為(1)有效抑制熱變形與(2)建立熱變形補償系統等方式進行。
Jedrzejewski等人[2]於2007年文中指出典型的機械如銑床、車床,會因為外部熱源、內部熱源及加工過程中所產生的熱,引起結構幾何尺寸的變化,因此機台結構的設計必須具備對溫度較低的敏感性,而這取決機台本體和滑動組件結構的熱容量。如圖2所示,可以看出結構之熱容量可將環境溫度之變化所產生的誤差進行延遲。
Huang Lu等人[5]於2008年指出變頻壓縮機和熱交換系統複雜的油冷過程,產生非線性和時滯的動態行為,若要工具機具備良好的加工精度,必須精確調整油冷機感應馬達的轉速,因此發展出類神經預測與自適應性控制的控制法則,實驗證明有效且穩定的控制變頻油溫冷卻的暫態反應。
J. Hornych等人[6]於2009年提出主動式冷卻控制系統(active cooling control sysytem),其控制方法將冷卻系統進行加熱或冷卻的動作,減少從結構上非穩態熱源引起的熱誤差,進而補償熱變形。實驗設備為內藏式主軸,透過水套進行測試,其主軸規格為功率18kW、扭矩70Nm。從實驗結果可以得知測試後的殘餘熱誤差保持在±3µm,此控制方法可以改善到±1µm內。
MAKINO發展出微細精密加工機,採用主軸設計(如圖3)與溫度控制技術(如圖4),可有效降低環境溫度對於機台的影響。...更多內容,請見《機械新刊》雜誌。

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