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申请/专利权人：纽威数控装备(苏州)股份有限公司;南京航空航天大学

申请日：2024-12-20

公开（公告）日：2025-01-21

公开（公告）号：CN119335959A

专利技术分类：...以补偿的控制装置为特征的，例如对于间隙、过调、工具偏差、工具磨损、温度、机器构造误差、负荷、惯性（G05B19/19，G05B19/41优先）[2006.01]

专利摘要：本发明公开了一种数控机床加工误差分析方法，属于数控机床领域，根据加工工艺参数对零件进行加工；测量已经加工工件的实际轮廓上的各实际点的误差数据，将误差数据回溯到机床工作空间中刀尖点的误差数据，将工艺参数、实际测量点的坐标以及旋转轴转动角度a、c归一化处理后构成神经网络输入特征，并把获得的位姿误差和输入特征组成数据集；将数据集划分出训练集、验证集与测试集，构建改进Transformer模型并采用训练集的数据对模型进行训练，当验证集损失函数达到最小值时记录参数，使用参数在测试集上评估刀尖点的位姿误差，提高加工误差的分析效率和精度，实现实时预测机床逆向误差，为及时调整加工参数提供依据。

专利权项：1.一种数控机床加工误差分析方法，其特征在于，包括以下步骤：零件加工：数控机床根据加工工艺参数对零件进行加工；获取误差数据：测量已经加工工件的实际轮廓上的各实际点位置误差和法向误差，并记录各实际点的误差数据，其中代表实际测量点的三个坐标方向的位置数据，j代表第j个工件，i代表第i个实际测量点；误差数据转换：将各实际点的误差数据回溯到机床工作空间中刀尖点的误差数据，其中为刀尖点的三个坐标方向的位置数据，为刀尖点的位置误差，为刀尖点的法向误差，代表机床坐标系的原点在测量实际点的坐标系中的位置；数据集的组成：将加工工艺参数、以及旋转轴转动角度a、c归一化处理后构成神经网络输入特征，并把获得的位姿误差和输入特征组成数据集；数据训练以及误差预测：将数据集划分出训练集、验证集与测试集，构建改进Transformer模型并采用训练集的数据对所述Transformer模型进行训练，当验证集损失函数达到最小值时记录模型参数，并使用这些参数在测试集上评估刀尖点的位姿误差。

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