【技术实现步骤摘要】
电主轴误差间接预测方法及装置
[0001]本申请涉及机械加工
,特别涉及一种电主轴误差间接预测方法及装置。
技术介绍
[0002]相关技术中,现有电主轴的误差测量设备主要为国外产品为主,如美国雄狮误差测量仪,主要采用停机离线的方式测量电主轴误差,通过在被测电主轴刀具处安装高精密球/棒作为测量基准,从而满足高精度测量,进而减小因电主轴的误差对加工产品品质带来的影响。
[0003]然而,相关技术中,通过在被测电主轴刀具处安装高精密球/棒作为测量基准来满足高精度测量,导致对安装精度要求严苛,尤其是测量电主误差需安装精密球/棒从而占据加工刀具位置,从而无法完成正常的加工作业,致使需要停机进行离线测量电主轴误差,进而无法实现电主轴误差在线实时监测、预测,现有的成熟方法实用性较差,同时影响工作效率,亟待解决。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种电主轴误差间接预测方法及装置,以解决相关技术中对安装精度要求严苛,尤其是测量电主误差需安装精密球/棒从而占据加工刀具位置,致使需要停机进行离线测量电主轴误差,进 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电主轴误差间接预测方法,其特征在于,包括以下步骤:采集电主轴的振动数据;对所述振动数据进行处理,获取所述电主轴的当前振动信号;以及将所述当前振动信号输入至预先训练的电主轴误差预测模型,预测所述电主轴的实际电主轴误差,其中,所述电主轴误差预测模型由一维时间卷积网络对多组样本的振动信号与电主轴误差所构成的数据集训练得到。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将所述当前振动信号输入至所述预先训练的电主轴误差预测模型之前,还包括:采集所述多个样本的振动信号与电主轴误差,生成所述数据集;搭建一维时间卷积网络,并利用所述数据集的训练集训练所述一维时间卷积网络,生成所述电主轴误差预测模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在生成所述数据集之后,还包括:基于误差分布和出现次数的比例关系,将所述数据集中的振动信号和电主轴的误差进行预处理,生成样本序列与电主轴误差之间的对应关系。4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,在生成所述电主轴误差预测模型之后,还包括:利用所述数据集的测试集获取由所述电主轴误差预测模型预测的电主轴误差值和实际误差值相同数量与总预测误差值数量的比值;根据所述比值生成所述电主轴在各转速条件下的混沌矩阵,得到所述电主轴误差预测模型的实际预测性能。5.一种电主轴误差间接预测装置,其特征在于,包括:采集模块,用于采集电主轴的振动数据;第一获取模块,用于对所述振动数据进行处理,获取所述电主轴的当前振动信号;以及第一预测模块,用于将所述当前振动信号输入至预先训练的电主轴误差预测模型,预测所述电主轴的实际电主轴误差,其中,所述电主轴误差预测模型由一维时间卷积网络对多组...
【专利技术属性】
技术研发人员:于广,王立平,梁建红,吴军,王冬,
申请(专利权)人:清华大学,
类型:发明
国别省市:
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