在五軸數(shù)控系統(tǒng)進行非重復性加工的場景中，現(xiàn)有的輪廓控制方法如CCC和ILC都無法對輪廓誤差進行較好的補償，由于數(shù)控系統(tǒng)的輸入輸出軌跡之間存在比較明確的關(guān)系，本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡從以往的運行數(shù)據(jù)中對數(shù)控系統(tǒng)的誤差模型進行學習，建立數(shù)控系統(tǒng)的誤差預測模型，從而實現(xiàn)對數(shù)控系統(tǒng)運行誤差的預補償。實驗結(jié)果表明，該方法能夠很好的降低數(shù)控系統(tǒng)加工過程中的輪廓誤差。本文的主要研究成果如下：
(1)提出了一種五軸隨機刀具路徑的生成方法。五軸軌跡點中包含了刀尖位置和刀具方向，在工件坐標系下較難生成用于神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的五軸訓練集軌跡，由于五軸加工中心各個軸之間不存在明顯的耦合關(guān)系，本文先生成隨機的單軸控制點，再通過NURBS曲線對控制點進行擬合，從而得到隨機的五軸刀具路徑。
(2)提出了一種用神經(jīng)網(wǎng)絡建立輪廓誤差預測模型的方法。基于對典型運動控制系統(tǒng)的分析，將神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入特征分解為線性特征和非線性特征，以更好地對跟蹤誤差中的非線性進行預測。在仿真平臺及實物平臺上進行實驗，神經(jīng)網(wǎng)絡可以很好地對跟蹤誤差進行預測，達到較高的預測精度。
(3)針對單次補償無法將輪廓誤差補償?shù)轿坏膯栴}，提出了一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡的預測結(jié)果來進行迭代補償?shù)姆椒ǎㄟ^離線的方式多次對輪廓誤差進行補償，最終得到補償之后的G代碼軌跡。
綜上，本文提出了一種基于TCN神經(jīng)網(wǎng)絡的五軸輪廓誤差迭代預補償方法，可以對五軸非重復性加工任務的輪廓誤差進行補償。雖然本文的控制方法能夠?qū)崿F(xiàn)不錯的輪廓控制效果，但是還有很多未考慮到的地方，需要進行更深入的研究：
(2)本文所采用的輪廓誤差補償方法是在軌跡運行之前，離線的對參考軌跡進行修改，從而實現(xiàn)輪廓誤差的補償，可以考慮在機床運行過程中實時的對輪廓誤差進行補償。
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?加工精度是影響機床性能和產(chǎn)品質(zhì)量的主要難題，也是制約國家精密制造能力的重要因素。本文以五軸加工中心為對象，針對提升機床精度進行了研究。并且隨著科技的發(fā)展，精密的儀器和零件在生產(chǎn)實踐中占據(jù)的分量逐漸增加，在數(shù)控機床這種精密機器精度不斷提高的同時，必須控制內(nèi)外界環(huán)境的隨機影響因素在… [了解更多]
