Balschroef sleuteltechnologie van foutvoorspelling en compensatie

Dit artikel introduceert eerst de vele voordelen van het gebruik van foutcompensatietechnologie om de nauwkeurigheid van de bewerking te verbeteren en introduceert de specifieke toepassing van foutcompensatietechnologie in het bewerkingsproces van de kogelschroef in binnen- en buitenland, en vat hun voordelen en nadelen samen om een ​​referentie voor onze volgende te geven onderzoek.

Vervolgens wordt de bron van fouten tijdens de bewerking van de kogelschroef geanalyseerd en verschillende factoren die grote invloed hebben op de kogelschroefveldfout en hun invloed worden geanalyseerd.

Vervolgens worden het temperatuurveld en de thermische vervormingsverdeling in het slijproces van de loodschroef verkregen met respectievelijk analytische methode en ANSYS eindige -element, wat de basis vormt voor onze volgende voorspellingscompensatie.

Vervolgens gebruiken we het BP Neural Network om het identificatiemodel van de voorspelling van loodschroefveldfout te construeren. Het verschil van de eerste en tweede derivaten van de fout op het voorgaande tijdstip, evenals de krachtvervormingsfout en thermische vervormingsfout worden gebruikt als ingangen om de huidige tijdsfout te voorspellen.

De simulatieresultaten laten zien dat deze methode effectief en haalbaar is. Gezien het effect van de vertraging van de signaaloverdracht, spanningssignaalschommeling en traagheid van het mechanische systeem, wordt een adaptieve controlestrategie voorgesteld om het compensatieproces soepel over te stappen en de invloed van onbekende omstandigheden te verminderen.