基于自適應神經模糊推理系統和灰色理論的機床熱誤差補償研究*

丁群燕 曾 鑫

(①武漢軟件工程職業學院電子工程學院，湖北 武漢 430205； ②武漢軟件工程職業學院汽車工程學院，湖北 武漢 430205)

基于自適應神經模糊推理系統和灰色理論的機床熱誤差補償研究*

丁群燕①曾 鑫②

(①武漢軟件工程職業學院電子工程學院，湖北 武漢 430205； ②武漢軟件工程職業學院汽車工程學院，湖北 武漢 430205)

提出了自適應神經模糊推理系統(ANFIS)模型，采用灰色理論對機床熱誤差進行建模，實現機床加工工件定位誤差值的最小化。采用自適應模糊推理系統的模糊C均值聚類法，對機床上的溫度傳感器進行聚類分組和分析，選擇出每組最優的溫度傳感器，將測量溫度傳感器從76個減少到5個。提出了灰色系統理論，對GM(1，N)公式進行了推導，創建了熱誤差預測模型。采用實驗測量方法對機床運行所產生的誤差進行了驗證。實驗結果顯示：補償前Y軸和Z軸產生熱誤差的最大值分別為41.5 μm和33.8 μm，補償后Y軸和Z軸產生熱誤差的最大值分別為4.8 μm和4.6 μm。采用自適應神經模糊推理和灰色系統對機床熱誤差進行補償，不僅測量溫度傳感器數量減少，而且機床主軸運行所產生的誤差明顯減小，加工精度較高，效果很好。

數控機床；自適應模糊推理系統；模糊C均值聚類法；灰色理論；熱誤差補償

隨著科學技術的進步，機械加工產業也在向著高精度方向發展。高精度是機械產品競爭能力的主要因素，特別是生產制造機械。伴隨超精密產品的誕生，對機床的加工精度要求也會越來越高。通常情況下，數控機床運行過程中產生的誤差包括以下幾個部分：(1)機床熱變形產生的誤差；(2)切削力產生的誤差；(3)刀具磨損產生的誤差；(4)機床定位誤差等等。在機床運行所產生的多種誤差中，機床的熱誤差是占據主導地位[1]，大約占總誤差的70%。因此，必須盡快降低機床熱誤差的影響，提高機械零部件的生產精度。

當前，主要是通過兩種方法減小機床熱誤差的影響，分別為誤差防止法和誤差補償法[2]。誤差防止法受到經濟條件的約束，應用相對較少。誤差補償法通過計算機技術對產生的誤差進行修正，成本較低。因此，許多研究人員對機床熱誤差補償法進行了深入的研究。例如：文獻[3-4]基于動態自適應加權最小二乘支持矢量機的方法構建機床熱誤差預測模型。采用動態的自適應方法，對建模選擇的參數進行優化，根據熱誤差變量得到權重系數，最終確定最小二乘法支持矢量機機床的熱誤差預測模型。該方法建模精度較高，優于傳統的最小二乘法。文獻[5-7]基于神經模糊控制理論的建模方法創建機床熱誤差模型，將模糊神經網絡建模方法與徑向基函數神經網絡建模方法進行了對比。對比結果顯示，模糊神經網絡建模方法精度更高，預測性能較好。文獻[8-9]研究了數控機床熱誤差補償分布滯后模型，通過模糊聚類法選擇出測量機床溫度的實驗數據，從而擬合成分布滯后預測模型，并且與多元線性回歸模型進行比較。結果顯示，在同等條件下，分布滯后模型預測精度較高。以往研究的機床熱誤差預測模型預測精度雖然提高，但是比較繁瑣，需要測量的溫度數據較多。對此，本文采用自適應神經模糊推理系統的模糊C均值聚類法，對機床運動的溫度數據進行篩選，選擇出最優的溫度數據。引入灰色理論系統創建熱誤差預測數學模型，通過實驗數據對本文創建的熱誤差模型進行驗證，并與其它預測模型進行對比。結果表明，本文所創建的機床熱誤差預測模型不僅需要的溫度數椐較少，而且熱誤差補償后誤差明顯減小，加工精度較高。

1 自適應神經模糊推理系統

1.1 ANFIS結構

ANFIS結構如圖1所示，系統模型有五個層面，每個層面均包括了由節點函數定義的諸多節點。方框表示自適應可調參數的節點集，圓圈表示模型中固定參數的節點集。在ANFIS簡化模型中，定義了兩個輸入變量(T1和T2)以及一個輸出變量F(熱漂移)。

在第一層面中：輸入變量通過隸屬度函數(MF)轉化為一個模糊集，其中自適應節點的節點函數[10]為：

(1)

(2)

式中：T1和T2表示輸入節點；i、A和B表示關節點的標注符號；μ(T1)和μ(T2)表示隸屬度函數(MF)。文章選用最大為1和最小值為0的高斯型函數作為隸屬度函數(MF)。在該層中參數為設定的自變量。

第二層面：該層中所有的節點均為固定節點，用圓圈標注。用M表示通過與輸入變量相關的節點函數相乘得到相應的輸出變量，如下所示：

(3)

式中：O2,i表示系統第二層面的輸出量，輸出信號wi反映了系統第二層的啟動強度。

第三層面：該層中所有的節點均為固定節點，用圓圈標注。用N表示使啟動強度標準化的過程，該過程是通過節點函數計算第i個節點的啟動強度與所有節點啟動強度的比值實現的。

(4)

式中：O3,i表示第三層面的輸出量，數值w表示標準化后的啟動強度。

第四層面：該層中所有節點均為自適應節點，用方框標注，其節點函數如下所示：

(5)

式中：f1和f2表示以下兩種if-then模糊理論：

理論1：若T1是A1，T2是B1，則f1=p1T1+q1T2+r1。

理論2：若T1是A2，T2是B2，則f2=p2T1+q2T2+r2。

式中：pi、qi和ri表示參數集，稱為因變參數。

第五層面：在該層中所有節點均為固定節點，用圓圈標注。用∑表示節點函數計算總的輸出量：

(6)

1.2 模糊C均值(FCM)聚類法

模糊C均值聚類法是一種柔性聚類法，其通過隸屬度確定每項數據的等級，并依此將各數據歸類到相應數據集中。FCM算法作為K-均值聚類算法的模糊模型，其對各數據集之間的邊界條件無嚴苛要求。因此，FCM算法的這一獨特優點允許數據隸屬于數據全集中不同的數據集，而不是僅只隸屬于單一的數據集。

FCM將n個向量集xi，i= 1,2,…,n劃分成模糊群組，并通過定義相應的聚類中心，從而可以減少相異性測量目標函數的計算量。k=1,2,…,c是從n個節點中任意選取的c個節點。因此，FCM算法可簡要理解為：首先從n個任意數據集{x1,x2,x3,…,xn}中選取c個值作為系統c個聚類中心。其次，隸屬度矩陣(μ)可通過如下的公式[11]計算：

(7)

式中：μkj表示聚類集k中的目標數據j的隸屬度等級；m表示模糊指數，選取范圍為[1,∞]；dij=‖ni-xj‖表示點ni與xj之間的歐幾里德距離，dkj=‖ck-xj‖表示點ck與xj之間的歐幾里德距離。

目標函數[11]值的計算公式如下所示：

(8)

i=1,2…，nj；j=1，2，…，n；k=1，2，…，c

模糊C均值聚類法的各個聚類中心值ck計算公式[11]如下所示：

(9)

利用FCM算法，根據隸屬度函數將所有實驗數據組劃分成幾個含有不同聚類中心的數據子集，每個子集都會相應的通過ANFIS進行演算。另外，通過FCM算法可以求得熱誤差補償模型的最優溫度數據集。

2 熱誤差數學模型

過多數量的熱傳感器會對熱推算模型的穩定性及精確性造成不良影響，而制約熱推算模型精確性的關鍵因素，同時也是建立熱誤差模型的難點在于熱傳感器安放位置的合理選擇。

灰色系統理論是利用數學方法，基于較少的數據集和乏信息研究灰色系統的一種方法，該技術常用于針對部分信息已知、部分未知的系統。同時利用灰色系統理論，可以為熱誤差模型的建立確定傳感器的合理安放位置。其最大的優點在于灰色系統理論可以在較少的實驗數據及較少的數據分布下實現精確推算[12]。在眾多灰色模型中，本文采用的是GM (1,N)模型。

一階灰色模型GM (1,N)是針對多元素預測系統的多元灰色模型。GM (1,N)的含義是模型有N個變量，其中包括一個因變量以及N-1個自變量。假定模型有N個變量，(i=1,2,…,N)，每個變量有如下n個初始序列[13]：

(10)

(11)

因此，GM(1,N)模型可用下列灰色微分方程表示[13]：

(12)

(13)

式中：系數a和bj分別表示系統開發參數和驅動參數。

模型系數通過最小二乘估算法[13]得出為：

(14)

由灰色理論[13]得出，GM(1,N)時間響應近似方程式為

(15)

根據式(14)、(15)可以得出GM(1,N)模型熱誤差近似表達式為

(16)

3 實驗驗證與討論

三軸立式銑床的方框圖如圖2所示，滾珠螺杠端部由軸承支撐并直接與驅動電動機軸相耦合。主軸由安置在主軸支架上的直流電機帶動旋轉，并控制其轉速在1 000～2 000 r/min之間。安裝在機床上的76個熱傳感器用來獲取機床的溫度參數，并按照表1中位置的不同進行了相應分類。

利用FCM算法所有熱傳感器影響權重值都會聚類成不同的組，以保證模型的穩定性。依據傳感器熱漂移的影響系數，從每個聚類組中選取一個溫度傳感器代表該組同溫度類別的傳感器，最后選擇T18、T55、T63、T68和T71五個溫度傳感器，通過GM(1，N)模型預測熱誤差，然后進行補償，如圖3所示。

表1 溫度傳感器位置

傳感器號位置1～7外柱8～32橫梁載體133～61橫梁載體262，63主軸64，65床身下面66，67床身上面68立柱頂部69橫梁外部70，71床身旁邊72主軸旁邊73～75內柱76刀具旁邊

在本實驗中，銑床轉速設置為1 000 r/min運行80 min，接著轉速改為2 000 r/min運行120 min，每隔10 min采集一次數據。由于在X軸方向熱位移變形比較小，所以只對Y軸和Z軸方向位移變形量通過位移傳感器進行采集，Y軸和Z軸方向的熱誤差通過補償后的結果如圖4、圖5所示。

由圖4、圖5可知，補償前，Y軸方向產生的最大誤差為41.5 μm，Z軸方向產生的最大誤差為33.8 μm。補償后，文獻[14]預測模型在Y軸方向產生的最大誤差為9.2 μm，在Z軸方向產生的最大誤差為8.6 μm，補償后的誤差都在10 μm以內。而本文預測模型在Y軸方向產生的最大誤差為4.8 μm，在Z軸方向產生的最大誤差為4.6 μm，補償后的誤差都在10 μm以內，熱誤差經過補償后精度明顯提高。

4 結語

本文采用了自適應模糊推理系統和灰色理論研究了數控機床熱誤差的預測模型。分析了自適應模糊推理系統的結構和模糊C均值聚類法，根據灰色理論創建熱誤差預測模型。通過模糊C均值聚類法篩選溫度實驗數據，確定出最佳溫度測量數據，溫度傳感器從76個減少到5個。通過實驗驗證本文預測模型，并且與其它預測模型方法進行對比。預測結果表明，本文預測熱誤差經過補償后所產生的最大誤差在5 μm以內，其他方法預測熱誤差經過補償后所產生的最大誤差在10 μm以內。自適應模糊推理系統的模糊C均值聚類法耦合灰色理論創建的數控機床熱誤差預測模型預測精度較高，為機床運行的熱誤差補償提供了參考依據。

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(編輯 汪 藝)

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Research on thermal error compensation of machine tool based on adaptive neuro fuzzy inference system and grey theory

DING Qunyan①, ZENG Xin②

(①School of Electronic Engineering, Wuhan Polytechnic College of Software and Engineering, Wuhan 430205, CHN; ②School of Automotive Engineering, Wuhan Polytechnic College of Software and Engineering, Wuhan 430205, CHN)

An adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) model is proposed, which is based on the grey theory to model the thermal error, and to minimize the value of the positioning error of machine tool machining parts. Using the adaptive fuzzy inference system of fuzzyC-means clustering algorithm, the temperature sensor of machine tool for grouping and clustering analysis, select each optimal temperature sensor, measurement temperature sensor will be reduced from 76 to 5. Grey system theory is put forward, and the formula of GM (1,N) is deduced, and the thermal error prediction model is established. The error generated by the machine tool is verified by the experimental measurement method. The experimental results show that the maximum value of thermal error ofYaxis andZaxis is 41.5 μm and 33.8 μm, respectively, and the maximum value of thermal error ofYaxis andZaxis is 4.8 μm and 4.6 μm respectively. Using adaptive neuro fuzzy inference and grey system to compensate the thermal error of machine tool, measure not only reduce the number of temperature sensor and generated by the operation of the machine tool spindle error is significantly reduced, high precision machining, the effect is very good.

numerical control machine tool; adaptive fuzzy inference system; fuzzyCmean clustering method; grey theory; thermal error compensation

*湖北省自然科學基金資助項目(2013CD10903)

TH161

A

10.19287/j.cnki.1005-2402.2016.12.011

2016-08-17)

161219