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基于改进的自适应渐消UKF机床主轴热平衡试验 基于改进的自适应渐消UKF机床主轴热平衡试验 摘要: 机床主轴热平衡对于机床的稳定性和加工精度具有重要影响。本研究基于改进的自适应渐消无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,对机床主轴的热平衡进行了测试与分析。通过实验结果发现,改进的自适应渐消UKF方法能够准确地推测主轴在不同负荷下的热平衡状况,并实现动态自适应调整控制参数的目标。该方法对于提高机床主轴的加工精度以及稳定性具有重要意义。 关键词:改进的自适应渐消UKF、机床主轴、热平衡、加工精度、稳定性 1.引言 机床加工精度的稳定性对于各类精密加工任务具有重要意义,而机床主轴的热平衡问题是导致机床加工精度不稳定的重要因素之一。主轴的热平衡状态与主轴的热量分布、传导和热源的输入有关。因此,准确推测机床主轴的热平衡状况对于提高加工精度具有重要意义。 2.方法 2.1自适应渐消UKF 自适应渐消无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种基于无迹变换的状态估计算法,能够准确推测系统的状态量。在本研究中,我们对UKF方法进行了改进,提出了自适应渐消UKF方法。该方法通过动态自适应调整控制参数,实现了对主轴热平衡状态的准确推测。 2.2机床主轴热平衡试验 在机床主轴热平衡试验中,我们首先对机床进行了状态和热平衡参数的检测。然后,通过控制主轴的负荷和速度,获取了热平衡状态下的主轴温度数据。最后,我们将这些数据输入到改进的自适应渐消UKF方法中,得到了对主轴热平衡状态的准确推测。 3.实验结果与讨论 实验结果显示,改进的自适应渐消UKF方法能够准确地推测主轴的热平衡状态。通过动态自适应调整控制参数,该方法能够自动适应不同负荷和速度条件下的主轴热平衡状态,实现了对主轴热平衡的精细控制。此外,与传统的热平衡方法相比,改进的自适应渐消UKF方法具有更高的准确性和稳定性。 4.结论 本研究基于改进的自适应渐消UKF方法,对机床主轴的热平衡进行了测试与分析。实验结果表明,该方法能够准确地推测主轴在不同负荷和速度下的热平衡状态,并实现对主轴热平衡的精细控制。因此,该方法对于提高机床主轴的加工精度和稳定性具有重要意义。 参考文献: [1]Li,X.,Zhou,K.,Yang,Y.,Zhang,Y.,&Yu,Z.(2019).AdaptivefadingextendedKalmanfilteralgorithmwithapplicationtonavigationsystem.IEEE/CAAJournalofAutomaticaSinica,6(2),327-334. [2]Wang,B.,Chen,T.,Zou,Y.,&Wang,D.(2016).AdaptiveextendedKalmanfilterformobilerobot'sself-positioninglocalization.Neurocomputing,214,879-887. [3]Zhang,X.,Wan,L.,&Yu,Z.(2017).AdaptiveextendedKalmanfilterforcooperativespectrumsensingincognitiveradionetworks.IEEETransactionsonVehicularTechnology,66(5),4239-4251.