Анализ моделей измерения и коррекции объёмной погрешности трёхкоординатного металлорежущего станка

Рассмотрено повышение качества продукции механообрабатывающего производства, связанное с качеством обработки различных изделий и, соответственно, точностью применяемого оборудования. Отмечено, что на точность обработки изделий наибольшее влияние оказывают геометрические погрешности, которые составляют до 40 % суммарной погрешности многокоординатного, в частности трёхкоординатного, металлорежущего станка. Для повышения качества обработки изделий необходимо корректировать её параметры по получаемой в процессе работы станка измерительной информации, для чего используются методы математического моделирования. Разработаны модели объёмной погрешности трёхкоординатного металлорежущего станка, учитывающие слагаемые первого (линейные) и второго (квадратичные) порядков малости. Выполнен сравнительный анализ разработанных моделей. Приведены результаты экспериментов по измерению объёмных погрешностей комплекса СТАН S500 и коррекции этих погрешностей на основе нелинейной теоретической модели. Установлено, что в диапазоне угловых погрешностей 0–2,5′ учёт квадратичных членов модели дополнительно к линейным не приводит к заметному уменьшению объёмной погрешности. Показано, что при обработке измерительной информации многокоординатного металлорежущего оборудования достаточно ограничиться рассмотрением составляющих объёмной погрешности не выше первого порядка малости. Результаты исследований полезны при приёмочном и периодическом контроле объёмной погрешности металлорежущих станков, а также для программного уменьшения объёмной погрешности.

1. Григорьев С. Н., Телешевский В. И., Глубоков А. В. и др. Проблемы метрологического обеспечения подготовки производства в машиностроении. Измерительная техника, (5), 27–29 (2012). https://elibrary.ru/pbbtxz

2. Григорьев С. Н., Мастеренко Д. А., Телешевский В. И., Емельянов П. Н. Современное состояние и перспективы развития метрологического обеспечения машиностроительного производства. Измерительная техника, (11), 56–59 (2012). https://elibrary.ru/pjwdxh

3. Grigoriev S. N., Martinov G. M. Scalable open cross-platform kernel of PCNC system for multi-axis machine tool. Procedia CIRP, 1, 238–243 (2012). https://doi.org/10.1016/j.procir.2012.04.043

4. Grigoriev S. N., Martinov G. M. Research and development of a cross-platform CNC kernel for multi-axis machine tool. Procedia CIRP, 14, 517–522 (2014). https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.03.051

5. Кузнецов А. П. Тенденции в развитии и эффективном производстве станков. Часть 1. Физические основы развития производственных систем. Станкоинструмент, (2(23)), 40–49 (2021). https://elibrary.ru/tzefoh

6. Grigoriev S. N., Martinov G. M. The control platform for decomposition and synthesis of specialized CNC systems. Procedia CIRP, 41, 858–863 (2016). https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.08.031

7. Grigoriev S. N., Martinov G. M. An ARM-based multi-channel CNC solution for multi-tasking turning and milling machines. Procedia CIRP, 46, 525–528 (2016). https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.04.036

8. McKeown P. A., Loxham J. Some aspects of the design of high precision measuring machines. CIRP Annals, 22(22), 139–140 (1973).

9. Серков Н. А. Точность многокоординатных машин с ЧПУ: Теоретические и экспериментальные основы. Ленанд, Москва (2015).

10. Телешевский В. И. Автоматическая коррекция объемных геометрических погрешностей программно-управляемых измерительных и технологических систем. Измерительная техника, (7), 14–17 (2015). https://elibrary.ru/udnvmz

11. Schwenke H., Knapp W., Haitjema H. et al. Geometric error measurement and compensation of machines – An update. CIRP Annals, 57(2), 660–675 (2008). https://doi.org/10.1016/j.cirp.2008.09.008

12. Schwenke H., Franke M., Hannaford J. Error mapping of CMMs and machine tools by a single tracking interferometer. CIRP Annals, 54(1), 475–478 (2005). https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)60148-6

13. Lamikiz A., López L. N., Ocerin O. et al. The Denavit and Hartenberg approach applied to evaluate the consequences in the tool tip position of geometrical errors in five-axis milling centres. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 37(1), 122–139 (2008). https://doi.org/10.1007/s00170-007-0956-5

14. Rahman M., Heikkala J., Lappalainen K. Modeling, measurement and error compensation of multi-axis machine tools. Part I: theory. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 40(10), 1535–1546 (2000). https://doi.org/10.1016/S0890-6955(99)00101-7

15. Okafor A. C., Ertekin Y. M. Derivation of machine tool error models and error compensation procedure for three axes vertical machining center using rigid body kinematics. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 40(8), 1199–1213 (2000). https://doi.org/10.1016/S0890-6955(99)00105-4

16. Lin Y., Shen Y. Modelling of five-axis machine tool metrology models using the matrix summation approach. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 21, 243–248 (2003). https://doi.org/10.1007/s001700300028

17. Ahn K. G., Cho D. W. An analysis of the volumetric error uncertainty of a three-axis machine tool by beta distribution. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 40(15), 2235–2248 (2000). https://doi.org/10.1016/S0890-6955(00)00048-1

18. Cheng Q., Feng Q., Liu Z. et al. Fluctuation prediction of machining accuracy for multi-axis machine tool based on stochastic process theory. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, (229), 2534–2550 (2015). https://doi.org/10.1177/0954406214562633

19. Пимушкин Я. И. Коррекция объёмной точности портальной системы с помощью лазерного трекера. Вестник МГТУ «СТАНКИН», (1(64)), 80–86 (2023). https://doi.org/10.47617/2072-3172_2023_1_80

20. Мастеренко Д. А. Построение математической модели геометрической объёмной точности многокоординатных технологических и измерительных машин на основе понятий дифференциальной геометрии. Вестник Тихоокеанского государственного университета, (4(63)), 17–28 (2021). https://elibrary.ru/stslhu

21. Пимушкин Я. И., Стебулянин М. М., Мастеренко Д. А. К проблеме лазерной коррекции объёмной погрешности многокоординатных машин с портальной кинематикой. Контроль. Диагностика, 26(12(306)), 46–53 (2023). https://elibrary.ru/GGBYLG

22. Wang Y., Guo X., Kim J. et al. A single camera unit-based three-dimensional surface imaging technique. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 127, 4833–4843 (2023). https://doi.org/10.1007/s00170-023-11866-4

23. Xuemin Zhong, Hongqi Liu, Hao Chang, Bin Li. An identification method of squareness errors based on volumetric error model in machine tools. International Journal of Technology and Engineering Studies, 4(4), 132–142 (2018). http://dx.doi.org/10.20469/ijtes.4.10002-4

24. Jun Zha, Tao Wang, Linhui Li, Yaolong Chen. Volumetric error compensation of machine tool using laser tracer and machining verification. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 108, 2467–2481 (2020). http://doi.org/10.1007/s00170-020-05556-8

25. Liu Y., Wan M., Xing W. J., Zhang W. H. Generalized actual inverse kinematic model for compensating geometric errors in five-axis machine tools. International Journal of Mechanical Sciences, (145), 299–317 (2018). http://dx.doi.org/10.1016/j.ijmecsci.2018.07.022

26. Пимушкин Я. И. Разработка метода повышения объёмной точности многокоординатного металлорежущего оборудования на основе цифровой коррекции перемещений рабочих органов: дис. канд. техн. наук: МГТУ «СТАНКИН», Москва (2023).

27. Лурье А. И. Аналитическая механика. Физматлит, Москва (1961).

28. Лакеев A. B. Существование и единственность алгебраических решений интервальных линейных систем в полной арифметике Каухера. Вычислительные технологии, 4(4), 33–44. (1999).