臺灣博碩士論文加值系統

隨著產品要求越來越嚴格，CNC工具機的熱誤差逐漸受到重視。熱誤差補償系統的性能主要依照熱誤差模型的準確性而定。該研究提出一個新的熱誤差模型技術以找出工具機溫昇相對熱位移的關係，包括三個數學方法：k-means與粗糙集合理論和線性迴歸模型。首先，工具機主軸的溫昇與熱位移分別藉由溫度感測器AD590與電容式位移感測器進行量測工作。量測數據由資料探勘方法：k-means與粗糙集合理論進行資料化簡，其中線性輸出位移作為決策屬性。然而應用線性迴歸模型找出溫昇相對熱位移的關係。同時利用適應性類神經模糊推論系統(ANFIS)建構熱誤差模型，以驗證ANFIS的預測性能。最後，提出的線性迴歸模型結合資料探勘方法對於工具機熱誤差預測模型具有很好的成效，ANFIS亦具有不錯的成效。該研究所提出的建模方法特別適合於快速建立數學模型的應用上。

The thermal effect on machine tools has become a well-recognized problem in response to the increasing requirement of product quality. The performance of a thermal error compensation system strongly depends on the accuracy of the thermal error model. The paper presents a novel thermal error modeling technique including three mathematic schemes: k-means and rough set theorem, and linear regression model in order to map the temperature ascent against thermal drift of the machine tool. First, the temperature ascent and thermal displacement of spindle nose are measured via temperature sensor AD590 and capacitance displacement sensor, respectively. Second, these measured data are reduced by the data mining schemes of k-means and rough set theorem using linear output displacement as decision attributes. A linear regression(LR) model is then applied to map the reduced temperature ascent against thermal displacement. Meanwhile, an artificial neural fuzzy inference system(ANFIS) thermal error modeling scheme is utilized to validate the prediction performance of ANFIS. Eventually, it is found that the proposed LR scheme incorporating data mining technique arrives at a comprehensive machine tool thermal error prediction model as well as that by ANFIS. Such a model is especially useful in a production environmental wherein the engineers are facing the strong requirement for a fast modeling method.

誌 謝 I
摘 要 II
ABSTRACT III
目次 IV
圖目次 VII
表目次 X
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究目的 2
1.3 文獻回顧 2
1.3.1 熱變形補償相關文獻 2
1.3.2 資料探勘相關文獻 5
1.4 研究方法 7
1.5 論文內容 7
第二章 工具機精度與資料探勘方法 9
2.1 工具機精度概論 9
2.1.1 工具機熱誤差補償方法 12
2.2 群聚分析 20
2.2.1 k-means 組群化演算法 20
2.3 粗糙集合理論分析 25
2.3.1 資訊系統 26
2.3.2 物件簡化 27
2.3.3 可辨識矩陣 27
2.4 適應性類神經模糊推論系統 29
2.4.1 簡介 29
2.4.2 網路架構 30
2.4.3 學習規則 32
2.4.4 應用方式 33
第三章 實驗方法與硬體架構 36
3.1 溫度量測單元 36
3.1.1 溫度感測器之概述 36
3.1.2 溫度感測IC之選用 39
3.1.3 溫度校正 43
3.2 位移量測單元 45
3.2.1 TS27R量測原理 45
3.3 數位控制板硬體架構 46
3.3.1 簡介 46
3.3.2 USB 部份 48
3.3.3 DSP 部份 49
3.3.4 CPLD部份 51
3.4 熱變位量測實驗方法架構 52
3.5 熱變位量測實驗設計 54
第四章 熱變形之溫度參數資料分析 59
4.1 溫度與變形量量測結果 59
4.2 資料分析方法 60
4.3 實驗結果分群 61
4.4 溫度參數之簡化 65
4.5 迴歸分析 69
4.6 適應性網路模糊推論系統 80
第五章 結論與未來展望 87
5.1 結論 87
5.2 討論與未來展望 87
參考書目 89

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