【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机床加工，特别涉及一种机床刀具热补偿方法、系统及机床。
技术介绍
1、机床加工控制中，通常会将刀具刀尖假想为一个点，加工时根据刀具实际尺寸，自动改变刀具刀位点(通常将刀尖作为刀位点)位置，刀尖作为基准位置来对刀具的运动进行控制。
2、加工过程中，刀具的刀尖位置会发生偏移，偏移的原因包括安装位置造成的偏移、刀具磨损造成的偏移、刀具热形变造成的偏移等，其中，安装位置和刀具磨损造造成的偏移通常可在加工前通过相关检测操作进行校准，而刀具热形变是由于加工过程中，刀具与加工件摩擦等使刀具温度上升而造成的，该偏移是动态的、随温度变化而改变的一种偏移，对于该类偏移的补偿需要实时检测获取刀具的热形变才能得到。刀具热形变造成的热误差是机床误差的主要来源之一，对刀具热误差进行补充对于提升机床加工精度具有重要意义。
3、温度的变化会使刀具产生尺寸的变化，刀具在各温度下，相对于标准温度的尺寸变化即可作为其热误差，在理论上，对于给定的刀具，刀具的热误差与温度存在固定的关系，利用该关系可通过温度分析得到该温度下的刀具热误差。然后刀具普遍存在温度-热误差的滞回特性：温度升高再降低时，升温阶段与降温阶段的热误差曲线不重合，会产生一个温度值对应两个或多个热误差值得情况，这一特性即为温度-热误差的滞回特性。该问题会导致热误差的预测精度大大降低。
4、专利cn110705180a一种具有外部输入的非线性自回归神经网络机床热误差建模方法，其采用具有外部输入的非线性自回归神经网络模型来够克服温度-热误差的滞回特性，取得了一
5、所以，现在有必要对现有技术进行改进，以提供更可靠的方案。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种机床刀具热补偿方法、系统及机床。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：本专利技术的第一方面，提供一种机床刀具热补偿方法，包括以下步骤：
3、s1、在机床刀具加工过程中，通过温度检测模块采集刀具上若干点的温度，并计算得到刀具的热补偿均值温度
4、s2、将步骤s1得到的热补偿均值温度输入热误差预测模型中，得到刀具的热误差值；
5、s3、根据步骤s2得到的热误差值对刀具的刀尖进行位置偏移补偿；
6、其中，所述热误差预测模型包括温变区间判别子模型和热误差判别子模型，所述刀具温度随时间变化曲线的整个温变区间vt被分类为升温区间vt1、恒温区间vt2和降温区间vt3，所述温变区间判别子模型用于判断当前热补偿均值温度所处的温变区间；
7、所述热误差判别子模型根据当前热补偿均值温度的具体值以及温变区间判别子模型的判别结果分析得到对应当前热补偿均值温度的热误差值。
8、优选的是，所述温变区间判别子模型对温变区间的判定方法为：
9、记当前时刻为ti，i为自然数，当前时刻刀具的热补偿均值温度为前一个时刻ti刀具的热补偿均值温度为
10、计算判别特征值k，
11、若k＞0，则判定处于升温区间vt1，若k＜0，则判定处于降温区间vt2，若k＝0，则判定处于恒温区间vt3。
12、优选的是，所述温度检测模块采用非接触方式对刀具进行温度采集，所述温度检测模块包括n1个第一温度传感器和n2个第二温度传感器；n1和n2均为不小于3的整数。
13、优选的是，步骤s1具体为：
14、s1-1、将所述刀具中与刀尖之间的距离≤l的所有区域划分为前刀面区，其余区域划分为后刀面区，其中，l＝αl，l为刀具的外轮廓上的点与刀尖之间的最大距离，α为比例系数，0＜α＜0.3；
15、s1-2、在前刀面区上设置有n1个第一温度采集点，每个第一温度采集点之间的间距d1≥0.3～0.65l，且n1个第一温度采集点中包含一个刀尖所在的位置点，n1个第一温度传感器分别对应检测n1个第一温度采集点的温度值；
16、s1-3、在后刀面区上设置有n2个第二温度采集点，每个第二温度采集点之间的间距d2≥0.2～0.4l，且n2个第二温度采集点中包含一个与刀尖之间的距离为l的位置点，n2个第二温度传感器分别对应检测n2个第二温度采集点的温度值；
17、s1-4、计算所有第一温度采集点的温度值的平均值t1以及所有第二温度采集点的温度值的平均值t2，计算前刀面区的体积v1、后刀面区的体积v2；
18、s1-5、按照以下公式计算得到刀具的热补偿均值温度
19、
20、优选的是，其中，α＝0.15。
21、优选的是，其中，d1≥0.5l，d2≥0.25l。
22、优选的是，其中，所述热误差判别子模型通过以下方法构建得到：
23、1)构建训练数据集q：
24、1-1)以刀尖为加热位置对刀具进行加热，之后进行降温，重复若干次；
25、1-2)通过温度检测模块采集刀具上若干点的温度，并计算得到刀具的热补偿均值温度检测在该热补偿均值温度下刀具的刀尖相对于标准温度下的偏移量，将该偏移量作为热补偿均值温度下刀具的热误差值δr，并获取所属的温变区间vt；
26、1-3)获取不同热补偿均值温度下的刀具的热误差值δrj以及所属的温变区间vt，将vt作为的标签，并将具有标签vt的δrj组合作为一条训练数据qj，其中，j＝1,2,...,n；n为整数，表示训练数据的总数；
27、1-4)将所有的训练数据组合得到所述训练数据集q，训练数据集q中的训练数据包含热补偿均值温度分别属于升温区间vt1、降温区间vt2以及恒温区间vt3的若干数据；
28、2)采用所述训练数据集q，以热补偿均值温度以及的标签温变区间vt为输入、对应的热误差值δrj为输出，对bp神经网络模型进行训练，训练好后即得到所述热误差判别子模型。
29、优选的是，训练数据集q中的训练数据中，热补偿均值温度属于升温区间vt1的数据数量n1≥1/3n，热补偿均值温度属于升温区间vt2的数据数量n2≥1/3n，且n≥200。
30、本专利技术的第二方面，还提供一种机床刀具热补偿系统，其采用如上所述的方法对机床刀具进行热补偿，该系统包括：
31、温度检测模块，其用于采集刀具上若干点的温度；
32、热误差预测模型，其用于根据热补偿均值温度分析得到对应热误差值；
33、以及分析与控制模块，其根据温度检测模块的检测结果计算得到刀具的热补偿均值温度然后将输入热误差预测模型中，并根据热误差预测模型预测得到的热误差值对刀具的刀尖进行位置偏本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机床刀具热补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，所述温变区间判别子模型对温变区间的判定方法为：
3.根据权利要求1所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，所述温度检测模块采用非接触方式对刀具进行温度采集，所述温度检测模块包括n1个第一温度传感器和n2个第二温度传感器；n1和n2均为不小于3的整数。
4.根据权利要求3所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，步骤S1具体为：
5.根据权利要求4所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，其中，α＝0.15。
6.根据权利要求4所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，其中，d1≥0.5l，d2≥0.25L。
7.根据权利要求4所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，其中，所述热误差判别子模型通过以下方法构建得到：
8.根据权利要求7所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，训练数据集Q中的训练数据中，热补偿均值温度属于升温区间VT1的数据数量N1≥1/3N，热补偿均值温度属于升温区间VT2的数据数量N2≥1
9.一种机床刀具热补偿系统，其特征在于，其采用如权利要求1-8中任意一项所述的方法对机床刀具进行热补偿，该系统包括：
10.一种机床，其包括执行机构和如权利要求9所述的系统，所述执行机构用于对目标工件进行加工，所述系统用于在加工过程中，采用如权利要求-8中任意一项所述的方法对执行机构中的刀具进行热补偿。
...【技术特征摘要】
1.一种机床刀具热补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，所述温变区间判别子模型对温变区间的判定方法为：
3.根据权利要求1所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，所述温度检测模块采用非接触方式对刀具进行温度采集，所述温度检测模块包括n1个第一温度传感器和n2个第二温度传感器；n1和n2均为不小于3的整数。
4.根据权利要求3所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，步骤s1具体为：
5.根据权利要求4所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，其中，α＝0.15。
6.根据权利要求4所述的机床刀具热补偿方法，其特征在于，其中，d1≥0.5l，d2≥0.25l。
【专利技术属性】
技术研发人员：徐书坤，徐世昌，管文军，
申请(专利权)人：盐城市恒帅机械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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