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7種檢測數控機床定位精度方法

來源:網絡 瀏覽次數: 日期:2018-04-23

數控機床在機械制造中有著廣泛的應用,而判斷一臺數控機床的質量好壞則在于它的精度,隨著精密加工技術的不斷發展,對數控機床的精度要求也越來越高,因此就需要對精度進行定位來查看數控機床是否合格。下面環球自動化網小編就為大家帶來定位精度檢測的幾種方法。

1、直線運動定位精度檢測

直線運動定位精度一般都在機床和工作臺空載條件下進行。按國家標準和國際標準化組織的規定(ISO標準),對數控機床的檢測,應以激光測量為準。在沒有激光干涉儀的情況下,對于一般用戶來說也可以用標準刻度尺,配以光學讀數顯微鏡進行比較測量。但是,測量儀器精度必須比被測的精度高1~2個等級。

為了反映出多次定位中的全部誤差,ISO標準規定每一個定位點按五次測量數據算平均值和散差-3散差帶構成的定位點散差帶。

2、直線運動重復定位精度檢測

檢測用的儀器與檢測定位精度所用的相同。一般檢測方法是在靠近各坐標行程中點及兩端的任意三個位置進行測量,每個位置用快速移動定位,在相同條件下重復7次定位,測出停止位置數值并求出讀數最大差值。以三個位置中最大一個差值的二分之一,附上正負符號,作為該坐標的重復定位精度,它是反映軸運動精度穩定性的最基本指標。

3、直線運動的原點返回精度檢測

原點返回精度,實質上是該坐標軸上一個特殊點的重復定位精度,因此它的檢測方法完全與重復定位精度相同。

4、直線運動的反向誤差檢測

直線運動的反向誤差,也叫失動量,它包括該坐標軸進給傳動鏈上驅動部位(如伺服電動機、伺趿液壓馬達和步進電動機等)的反向死區,各機械運動傳動副的反向間隙和彈性變形等誤差的綜合反映。誤差越大,則定位精度和重復定位精度也越低。

反向誤差的檢測方法是在所測坐標軸的行程內,預先向正向或反向移動一個距離并以此停止位置為基準,再在同一方向給予一定移動指令值,使之移動一段距離,然后再往相反方向移動相同的距離,測量停止位置與基準位置之差。在靠近行程的中點及兩端的三個位置分別進行多次測定(一般為7次),求出各個位置上的平均值,以所得平均值中的最大值為反向誤差值。

5、回轉工作臺的定位精度檢測

測量工具有標準轉臺、角度多面體、圓光柵及平行光管(準直儀)等,可根據具體情況選用。測量方法是使工作臺正向(或反向)轉一個角度并停止、鎖緊、定位,以此位置作為基準,然后向同方向快速轉動工作臺,每隔30鎖緊定位,進行測量。正向轉和反向轉各測量一周,各定位位置的實際轉角與理論值(指令值)之差的最大值為分度誤差。如果是數控回轉工作臺,應以每30為一個目標位置,對于每個目標位置從正、反兩個方向進行快速定位7次,實際達到位置與目標位置之差即位置偏差,再按GB10931-89《數字控制機床位置精度的評定方法》規定的方法計算出平均位置偏差和標準偏差,所有平均位置偏差與標準偏差的最大值和與所有平均位置偏差與標準偏差的最小值的和之差值,就是數控回轉工作臺的定位精度誤差。

考慮干式變壓器到實際使用要求,一般對0、90、180、270等幾個直角等分點進行重點測量,要求這些點的精度較其他角度位置提高一個等級。

6、回轉工作臺的重復分度精度檢測

測量方法是在回轉工作臺的一周內任選三個位置重復定位3次,分別在正、反方向轉動下進行檢測。所有讀數值中與相應位置的理論值之差的最大值分度精度。如果是數控回轉工作臺,要以每30取一個測量點作為目標位置,分別對各目標位置從正、反兩個方向進行5次快速定位,測出實際到達的位置與目標位置之差值,即位置偏差,再按GB10931-89規定的方法計算出標準偏差,各測量點的標準偏差中最大值的6倍,就是數控回轉工作臺的重復分度精度。

7、回轉工作臺的原點復歸精度檢測

測量方法是從7個任意位置分別進行一次原點復歸,測定其停止位置,以讀出的最大差值作為原點復歸精度。

應當指出,現有定位精度的檢測是在快速、定位的情況下測量的,對某些進給系統風度不太好的數控機床,采用不同進給速度定位時,會得到不同的定位精度值。另外,定位精度的測定結果與環境溫度和該坐標軸的工作狀態有關,目前大部分數控機床采用半閉環系統,位置檢測元件大多安裝在驅動電動機上,在1m行程內產生0.01~0.02mm的誤差是不奇怪的。這是熱伸長產生的誤差,有些機床便采用預拉伸(預緊)的方法來減少影響。

每個坐標軸的重復定位精度是反映該軸的最基本精度指標,它反映了該軸運動精度的穩定性,不能設想精度差的機床能穩定地用于生產。目前,由于數控系統功能越來越多,對每個坐噴射器標運動精度的系統誤差如螺距積累誤差、反向間隙誤差等都可以進行系統補償,只有隨機誤差沒法補償,而重復定位精度正是反映了進給驅動機構的綜合隨機誤差,它無法用數控系統補償來修正,當發現它超差時,只有對進給傳動鏈進行精調修正。因此,如果允許對機床進行選擇,則應選擇重復定位精度高的機床為好。

所屬類別: 小常識

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