Resumen

Este artículo presenta una metodología de modelización del error térmico de las máquinas herramienta. Las temperaturas predichas por el método de la masa lumped modificada y las temperaturas medidas por los sensores se fusionan mediante el método de fusión de datos del filtro de Kalman. Las temperaturas fusionadas, en lugar de las temperaturas medidas utilizadas en los métodos tradicionales, se aplican para predecir el error térmico. Se aplica el algoritmo genético para optimizar los parámetros en el método de la masa fundida modificada y las covarianzas en el filtro de Kalman. Las simulaciones indican que el método propuesto funciona mucho mejor en comparación con el método tradicional de MRA, en términos de precisión de la predicción y robustez bajo una variedad de condiciones de funcionamiento. Se desarrolla un sistema de compensación basado en el sistema de control del Siemens 840D. Validado por el experimento de compensación, el error térmico tras la compensación se ha reducido drásticamente.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Metodología de modelización; error térmico; máquina herramienta; método de fusión de datos; filtro de Kalman; algoritmo genético.
• Keywords:Modeling methodology; thermal error; machine tool; data fusion method; Kalman filter; genetic algorithm