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[摘 要]在利用数控铣床进行生产加工的时候，时常会出现加工精度异常的情况，而保证加工的精度是生产中很重要的因素。由于此类故障的难度比较大并且十分的隐蔽，因此就需要采用许多先进的技术对其进行评估。论文主要的对数控铣床加工中出现的精度问题进行研究，并且简要的分析了几种对加工精度进行评估的技术。希望对提高其检测的精确程度提供一定的帮助。
[关键词]数控铣床 加工精度 评估技术
中图分类号：O786 文献标识码：O 文章编号：1009―914X（2013）34―0017―01
引言
数控铣床在国民经济的发展之下目前已经成为了工业生产中，新一代的工作母机，其在机械制造中被广泛的使用。随着机械制造业的发展，人们对产品零件的加工精度要求不断的提高，因此就对数控铣床的精度技术提出了更高的要求。但是在日常的生产工作中，时常会出现精度异常的故障，这样就对产品的尺寸精度、形位公差以及产品的光洁度产生了很大的影响，因此对其评估技术进行研究，从而保障其精度具有非常重要的意义。
1.产生加工精度误差的因素
在实际的生产过程中，常常会出现很多的精度误差故障，究其原因，主要的有四类：首先是由于系统的参数发生改变或者是变动；其次是机床的位置环出现异常的情况；再次就是电机的运行状态发生异常，也就是电气或者是控制的部分出现异常的情况；最后就是机械方面的故障，比如丝杆、轴承或者是联轴器等部件之间的连接异常或者是断裂的情况。除了这些因素之外，机床在编制加工程序以及各种人为操作和刀具的选择等因素也会对数控铣床的加工精度造成影响[1]。所以在实际的操作过程中要努力的找出问题的所在，并且明确的分辨出问题产生的原因，从而对症下药，才能够保证机床的加工精度。
2.几种精度评估技术
要明确机床的加工精度是否准确合理，就有必要对其精度进行评估。以下是对几种精度评估技术的简单介绍。
2.1 加工精度智能评估技术
对加工精度进行智能的评估技术主要的特点是在信号时域以及频域信号分析方法的帮助下，将信号以第三方的形式传递至信号和数据处理的平台，并且将特征值进行提取，之后对这些特征值进行归一化的处理，从而建立神经网络的模型，输入特征值之后再进行训练，从而输出待检的特征，再由神经网络输出对精度进行评估的结果[2]。智能化的精度评估技术的主要方法就是：在提出了相应的信号特征之后，将其输入SOM的神经分析网络，SOM的神经网络也叫自组织特征的映射网络，它具有无教师、自学习以及自组织的特点，当数据输入SOM神经网络的时候，其可以通过内部的神经元对所输入的信号和数据进行不同的响应特性的反应，从而确定其所管辖局域的特征值。通过SOM神经网络的算法，就可以找出数据之间的相似程度，从而确定其精度情况。通过利用样本数据对SOM神经网络进行实时的训练，并且利用待检测的样本来检验训练的结果的研究表明，SOM神经网络可以有效的根据相对应的特征值来对所加工零件的精度进行分类的分析，并且可以根据相关的信号特征值的不同，来分辨出数控铣床所加工出来的加工精度的分类[3]。SOM所具有的独特算法可以为数控铣床的精度检测提供比较可靠的保障。是目前应用的比较广泛并且效果也比较好的智能化精度评估技术。
2.2数控铣床误差源分析技术
影响数控铣床加工精度的主要误差源有以上的四种，并且在外界因素的影响下，不同种类的误差在不同的工作环境和工作状态下会有不同的比重。其主要的比例为：加工中心各种误差源的比重分别为机床误差50%、加工过程的误差35%以及检测方面的误差15%。在数控铣床的通用运动模型的分析下，可以实现对多个误差源的多体系统的描述，从而利用拓扑结构以及各种低序体的阵列来完成几何误差特征的矩阵，以此来确定具体的误差源为何种因素，这样就可以更加精确的找到误差的来源。
2.3热误差分析技术
数控的铣床主要的误差分类有几何的误差、热变形误差以及载荷的变形误差等，如果利用算法的形式将这些误差进行分类和计算的话，就可以分别的确定不同类型误差的程度和改进的方法。通过对惯性坐标系中的给定点R进行理想化的分析，在此基础上就可以确定零件或者是产品的位置和空间的矢量。并且对其进行一定的介绍和统计。求出其在一般的坐标系中的变化矩阵[4]。热误差是随着数控铣床的加工温度而不断的变化的，而载荷的变形误差主要的是随着载荷的变化而不断的变化，如果加工的载荷不是很大，并且机床的刚性比较好的时候，就可以对载荷引起的变形进行忽略，而此时的几何误差就可以看成是整体铣床在温度比较恒定的条件下产生的热误差。
2.4 数控铣床的位置精度检测技术
位置精度也就是定位的精度，指的是机床的的各个坐标轴之间在数字化控制下，运动时候所能够达到的最佳的位置的精度，数控铣床的定位精度主要的有数控的系统以及机械传动误差决定。对位置的精度进行检测的主要内容有：直线运动状态下的定位精度、直线运动状态下的运动重复方面的定位精度、直线运动状态下的轴线复归精度以及回转的轴原点的复归精度等。对这些进行检测的主要工具有微测仪、标准的刻度尺以及成组块规等光学仪器。而目前比较科学并且准确的精度检测技术和工具为利用激光干涉仪来对机床的位置精度进行确定。其主要的检测流程图如下：
2.5几何精度检测技术
几何精度的检测技术主要的含义为综合的反应数控铣床的各个比较关键的零部件以及他们之间的组装等方面的几何形状方面的误差。常常使用的工具有精密的水平仪、精密的方箱、千分表以及高精度的验棒等。对普通的加工中心的几何精度进行检测的时候，主要的检测内容有：工作台面的平面度、各个坐标方面的移动以及垂直的程度、主轴的轴向窜动、主轴孔的径向跳动以及主轴的回转轴心线对准的工作台面的垂直度等。检验的主要流程图为先检验主轴的垂直移动的程度、再检测工作台面的主轴箱垂直移动程度、再检测滑枕移动的平行度、之后检测主轴端的跳动，最后检测主轴锥孔轴线的径向跳动。
3.精度误差补偿措施
人们对产品的精度以及要求越来越高越来越复杂，由于精度误差不可避免，所以就只有通过采取各种补偿的方法来提高其精确程度，计算机的发展为误差的建模以及误差的測量技术提供了比较好的基础。一般的以计算机为基础的误差补偿的技术流程为：对误差源的分析、对误差的数学模型进行建立、辨识误差检测、对误差进行数据分析的处理以及实施微机控制的误差补偿方案。软件补偿的方法主要的有三种：修改NC参数补偿法、修改CAM模型的补偿方法以及修改CAD模型的补偿方法[5]。对几何的误差进行补偿的主要技术成型的运动误差补偿方法。而对热误差进行补偿的方法主要的有通过对关键点的温度升高以及由温度而产生的热误差进行数学模型的建立来实现对热误差的补偿。
4.结语
由于生产的任务繁重，因此设备的损耗就比较大，所以出现故障在所难免。而机床的管理人员以及操作人员就需要采取有效的措施来着重的对机床的精度进行保护和维护，比如要保证系统的参数不会被随意的修改、要经常的对机械的运动情况以及连接的情况进行检查，从而提高机床的定位精度，使得机床随时都处于最佳的精度状态，以此来保证所加工零件和产品的精确度。
[关键词]数控铣床 加工精度 评估技术
中图分类号：O786 文献标识码：O 文章编号：1009―914X（2013）34―0017―01
引言
数控铣床在国民经济的发展之下目前已经成为了工业生产中，新一代的工作母机，其在机械制造中被广泛的使用。随着机械制造业的发展，人们对产品零件的加工精度要求不断的提高，因此就对数控铣床的精度技术提出了更高的要求。但是在日常的生产工作中，时常会出现精度异常的故障，这样就对产品的尺寸精度、形位公差以及产品的光洁度产生了很大的影响，因此对其评估技术进行研究，从而保障其精度具有非常重要的意义。
1.产生加工精度误差的因素
在实际的生产过程中，常常会出现很多的精度误差故障，究其原因，主要的有四类：首先是由于系统的参数发生改变或者是变动；其次是机床的位置环出现异常的情况；再次就是电机的运行状态发生异常，也就是电气或者是控制的部分出现异常的情况；最后就是机械方面的故障，比如丝杆、轴承或者是联轴器等部件之间的连接异常或者是断裂的情况。除了这些因素之外，机床在编制加工程序以及各种人为操作和刀具的选择等因素也会对数控铣床的加工精度造成影响[1]。所以在实际的操作过程中要努力的找出问题的所在，并且明确的分辨出问题产生的原因，从而对症下药，才能够保证机床的加工精度。
2.几种精度评估技术
要明确机床的加工精度是否准确合理，就有必要对其精度进行评估。以下是对几种精度评估技术的简单介绍。
2.1 加工精度智能评估技术
对加工精度进行智能的评估技术主要的特点是在信号时域以及频域信号分析方法的帮助下，将信号以第三方的形式传递至信号和数据处理的平台，并且将特征值进行提取，之后对这些特征值进行归一化的处理，从而建立神经网络的模型，输入特征值之后再进行训练，从而输出待检的特征，再由神经网络输出对精度进行评估的结果[2]。智能化的精度评估技术的主要方法就是：在提出了相应的信号特征之后，将其输入SOM的神经分析网络，SOM的神经网络也叫自组织特征的映射网络，它具有无教师、自学习以及自组织的特点，当数据输入SOM神经网络的时候，其可以通过内部的神经元对所输入的信号和数据进行不同的响应特性的反应，从而确定其所管辖局域的特征值。通过SOM神经网络的算法，就可以找出数据之间的相似程度，从而确定其精度情况。通过利用样本数据对SOM神经网络进行实时的训练，并且利用待检测的样本来检验训练的结果的研究表明，SOM神经网络可以有效的根据相对应的特征值来对所加工零件的精度进行分类的分析，并且可以根据相关的信号特征值的不同，来分辨出数控铣床所加工出来的加工精度的分类[3]。SOM所具有的独特算法可以为数控铣床的精度检测提供比较可靠的保障。是目前应用的比较广泛并且效果也比较好的智能化精度评估技术。
2.2数控铣床误差源分析技术
影响数控铣床加工精度的主要误差源有以上的四种，并且在外界因素的影响下，不同种类的误差在不同的工作环境和工作状态下会有不同的比重。其主要的比例为：加工中心各种误差源的比重分别为机床误差50%、加工过程的误差35%以及检测方面的误差15%。在数控铣床的通用运动模型的分析下，可以实现对多个误差源的多体系统的描述，从而利用拓扑结构以及各种低序体的阵列来完成几何误差特征的矩阵，以此来确定具体的误差源为何种因素，这样就可以更加精确的找到误差的来源。
2.3热误差分析技术
数控的铣床主要的误差分类有几何的误差、热变形误差以及载荷的变形误差等，如果利用算法的形式将这些误差进行分类和计算的话，就可以分别的确定不同类型误差的程度和改进的方法。通过对惯性坐标系中的给定点R进行理想化的分析，在此基础上就可以确定零件或者是产品的位置和空间的矢量。并且对其进行一定的介绍和统计。求出其在一般的坐标系中的变化矩阵[4]。热误差是随着数控铣床的加工温度而不断的变化的，而载荷的变形误差主要的是随着载荷的变化而不断的变化，如果加工的载荷不是很大，并且机床的刚性比较好的时候，就可以对载荷引起的变形进行忽略，而此时的几何误差就可以看成是整体铣床在温度比较恒定的条件下产生的热误差。
2.4 数控铣床的位置精度检测技术
位置精度也就是定位的精度，指的是机床的的各个坐标轴之间在数字化控制下，运动时候所能够达到的最佳的位置的精度，数控铣床的定位精度主要的有数控的系统以及机械传动误差决定。对位置的精度进行检测的主要内容有：直线运动状态下的定位精度、直线运动状态下的运动重复方面的定位精度、直线运动状态下的轴线复归精度以及回转的轴原点的复归精度等。对这些进行检测的主要工具有微测仪、标准的刻度尺以及成组块规等光学仪器。而目前比较科学并且准确的精度检测技术和工具为利用激光干涉仪来对机床的位置精度进行确定。其主要的检测流程图如下：
2.5几何精度检测技术
几何精度的检测技术主要的含义为综合的反应数控铣床的各个比较关键的零部件以及他们之间的组装等方面的几何形状方面的误差。常常使用的工具有精密的水平仪、精密的方箱、千分表以及高精度的验棒等。对普通的加工中心的几何精度进行检测的时候，主要的检测内容有：工作台面的平面度、各个坐标方面的移动以及垂直的程度、主轴的轴向窜动、主轴孔的径向跳动以及主轴的回转轴心线对准的工作台面的垂直度等。检验的主要流程图为先检验主轴的垂直移动的程度、再检测工作台面的主轴箱垂直移动程度、再检测滑枕移动的平行度、之后检测主轴端的跳动，最后检测主轴锥孔轴线的径向跳动。
3.精度误差补偿措施
人们对产品的精度以及要求越来越高越来越复杂，由于精度误差不可避免，所以就只有通过采取各种补偿的方法来提高其精确程度，计算机的发展为误差的建模以及误差的測量技术提供了比较好的基础。一般的以计算机为基础的误差补偿的技术流程为：对误差源的分析、对误差的数学模型进行建立、辨识误差检测、对误差进行数据分析的处理以及实施微机控制的误差补偿方案。软件补偿的方法主要的有三种：修改NC参数补偿法、修改CAM模型的补偿方法以及修改CAD模型的补偿方法[5]。对几何的误差进行补偿的主要技术成型的运动误差补偿方法。而对热误差进行补偿的方法主要的有通过对关键点的温度升高以及由温度而产生的热误差进行数学模型的建立来实现对热误差的补偿。
4.结语
由于生产的任务繁重，因此设备的损耗就比较大，所以出现故障在所难免。而机床的管理人员以及操作人员就需要采取有效的措施来着重的对机床的精度进行保护和维护，比如要保证系统的参数不会被随意的修改、要经常的对机械的运动情况以及连接的情况进行检查，从而提高机床的定位精度，使得机床随时都处于最佳的精度状态，以此来保证所加工零件和产品的精确度。