For improving the motion accuracy of hydrostatic table, corrective machining algorithm is proposed in this paper. The algorithm consists of three main processes. Reverse analysis is performed firstly to estimate rail profile from measured linear and angular motion error, in the algorithm. For the next step, correctwe machining information is decided as referring to the estimating rail profile. Finally, motion errors on correctively machined rail are analized by using motion error analysls method proposed in the previous paper. These processes can be rtcrated if the analized motion errors are worse than target accuracy. In order to verify the validity of the algorithm theoretically, motion errors by the estimated rail after corrective machining are compared with motion errors by true rail assumed as the measured value. Estimated motion errors show good agreement with assumed values, and it is confirmed that the algorithm IS effective to acquire the corrective machming information to improve the accuracy of hydrostatic table.
One of the major limitations of productivity and quality in metal cutting is the machining accuracy of machine tools. The machining accuracy is affected by geometric errors, thermally-induced errors, and the deterioration of the machine tools. Geometric and thermal errors of machine tools should be measured and compensated to manufacture high quality products. In metal cutting, the machining accuracy is more affected by thermal errors than by geometric errors. This paper models of the thermal errors for error analysis and develops on-the-machine measurement system by which the volumetric error are measured and compensated. The thermal error is modeled by means of angularity errors of a column and thermal drift error of the spindle unit which are measured by the touch probe unit with a star type styluses and a designed spherical ball artifact (SBA). Experiments, performed with the developed measurement system, show that the system provides a high measuring accuracy, with repeatability of $\pm$2${\mu}{\textrm}{m}$ in X, Y and Z directions. It is believed that the developed measurement system can be also applied to the machine tools with CNC controller. In addition, machining accuracy and product quality can be improved by using the developed measurement system when the spherical ball artifact is mounted on the modular fixture.
This paper deals with a geometric error simulator, measurement and inspection of workpiece errors on the machine tools, and identification and compensation methodology of thermal errors in machining centers. In order to raise the machining accuracy of workpieces a measurement and inspection system on the machine tool is developed. By using MPPGT module Manual and CNC type CMMs are realized on the machining centers. To compensate for geometric and thermal deformation errors of machining centers, a real time and an off line geometric adaptive control system were developed on the machining centers. A vertical and a horizontal machining center equipped with FANUC 0MC were used for experiments. Performance of the systems were confirmed with a large amount of experiment.
This paper presents a machining error compensation methodology due to deflection of micro cutting tools in side cutting processes. Generally in order to compensate for tool deflection errors it is necessary to carry out a series of simulations, cutting force prediction, tool deflection estimation and compensation method. These can induce numerous calculations and expensive costs. This study proposes an improved approach which can compensate for machining errors without simulation processes concerning prediction of cutting force and tool deflection. Based on SEM images of test cutting specimens, polynomial relationships between machining errors and corrected tool positions were induced. Taking into account changes of cutting conditions caused by tool position variation, an iterative algorithm was applied in order to determine corrected tool position. Experimental works were carried out to validate the proposed approach. Comparing machining errors of nominal cutting with those of compensated cutting, overall machining errors could be remarkably reduced.
This paper describes an application step of a $R^{-{\theta}}$ method which measures circular movements in machining centers. The detection of composite errors of circular movements and a high precision cutting method in machining centers were investigated by the analysis of data measured by $R^{\theta }$method which can detect the rotating angle and is applicable to variable measuring radius. When the error by squareness error and unbalance of position-loop-gain were mixed, the detection method of each error was proposed. Although the errors by squarenss error and backlash compensation were mixed, the errors by squareness error be detected. If the errors by unbalance of position-loop-gain and backlash compensation were mixed, the errors by unbalance of position-loop-gain could not detected. A high precision cutting mehod, which uses the NC program compensated by using feed-back data from error measured by the $R^{\theta }$method, was proposed.
This paper presents an integrated machining error compensation method based on PNN(Polynomial Neural Network) approach and inspection database of OMM(On-Machine-Measurement) system. To efficiently analyze the machining errors, two machining error parameters are defined and modeled using the PNN approach, which is used to determine machining errors for the considered cutting conditions. Experiments are carried out to validate the approaches proposed in this paper. In result, the proposed methods can be effectively implemented in a real machining situation, producing much fewer errors.
This paper presents an integrated machining error compensation method based on PNN(Polynomial Neural Network) approach and inspection database of OMM(On-Machine-Measurement) system. To efficiently analyze the machining errors, two machining error parameters are defined and modeled using the PNN approach, which is used to determine machining errors for the considered cutting conditions. Experiments are carried out to validate the approaches proposed in this paper. In result, the proposed methods can be effectively implemented in a real machining situation, producing much fewer errors.
For improving the motion accuracy of hydrostatic table, corrective machining algorithm is proposed in this paper. The algorithm consists of three main processes. reverse analysis is performed firstly to estimate rail profile from measured linear and angular motion error, in the algorithm. For the next step, corrective machining information is decided as referring to the estimating rail profile. Finally, motion errors on correctively machined rail are analized by using motion error analysis method proposed in the previous paper. These processes can be iterated until the analized motion errors are satisfied with target accuracy. In order to verify the validity of the algorithm theoretically, motion errors by the estimated rail, after corrective machining, are compared with motion errors by true rail assumed as the measured value. Estimated motion errors show good agreement with assumed values, and it is confirmed that the algorithm is effective to acquire the corrective machining information to improve the accuracy of hydrostatic table.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.830-835
/
1993
The errors in machining process by CNC machining center are due to many elements, such as the delay of the servo drivers, friction and the gain mismatch between x-axis and y-axis motors and so on. We made a counter circuit to measure the output of motor encoders for the motion error analysis of a CNC machining center, and have measured the errors experimentally when the CNC performs a circular interpolation. We have also used an iterative learning method to reduce the radius errors and stick motion errors generated by the CNC machining center performing a circular interpolation. The proposed learning scheme worked well and the circle obtained has smaller error.
The volumetric errors of CNC machining centers are determined by 21 errors, including 3 linear errors, 6 straightness errors, 3 perpendicular errors, 9 angular errors and non-rigid body errors of the machine tool. It is very time consuming and hard to measure all of these errors in which laser interferometer and other parts are used directly. Hence, as many as 21 separate setups and measurements are needed for the linear, straightness, angular and perpendicular errors. In case of the 5-axis machining centers, two more rotary tables are used. It can make 35 error sources of the movement. Therefore, the measured errors of multi movements of the 5-axis tables are very complicated, even if the relative measured errors are measured. This paper describes the methods, those analyze the error sources of the machining centers. Those are based on shifted diagonal measurements method (SDM), R-test and Double ball bar. In case, the angular errors of machine are small enough comparing with others, twelve errors including three linear position errors, six straightness errors and three perpendicular errors can be calculated by using SDM. To confirm the proposed method, SDM was applied to measuring 3 axes of machine tools and compared with directly measurement of each errors. In addition, the methods for measuring relative errors of multi-axis analysis methods using R-test and Double Ball Bar are introduced in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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