本發(fā)明屬于數(shù)控機(jī)床設(shè)備，具體涉及一種數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、數(shù)控(numerical?control，nc)技術(shù)是指用數(shù)字、文字和符號(hào)組成的數(shù)字指令來實(shí)現(xiàn)一臺(tái)或多臺(tái)機(jī)械設(shè)備動(dòng)作控制的技術(shù)。數(shù)控一般是采用通用或?qū)Ｓ糜?jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)數(shù)字程序控制，因此數(shù)控也稱為計(jì)算機(jī)數(shù)控(computerized?numerical?control，cnc，國外一般都稱為cnc，很少再用nc這個(gè)概念了)。

2、數(shù)控機(jī)床一般是由兩根直線進(jìn)給軸(即一般稱為x軸和y軸)、三根直線進(jìn)給軸(即一般稱為x軸、y軸和z軸)或五根直線進(jìn)給軸(即一般稱為x軸、y軸、z軸、a軸和b軸)等組成，這些數(shù)控進(jìn)給軸又分別由伺服電機(jī)和直線絲桿組裝而成，其中，伺服電機(jī)通過伺服驅(qū)動(dòng)器來控制,即先由數(shù)控機(jī)床控制中心發(fā)送指令給伺服驅(qū)動(dòng)器,然后由伺服驅(qū)動(dòng)器來根據(jù)指令控制伺服電機(jī)運(yùn)動(dòng)以帶動(dòng)直線絲杠轉(zhuǎn)動(dòng)，從而達(dá)到控制數(shù)控進(jìn)給軸直線運(yùn)動(dòng)的效果。

3、數(shù)控機(jī)床的普及極大地提高了制造業(yè)的生產(chǎn)效率和質(zhì)量,是現(xiàn)代制造業(yè)不可或缺的生產(chǎn)工具,并且機(jī)床的加工精度高低直接決定了制造業(yè)水平的高低。但是在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中,基于數(shù)控進(jìn)給軸的加工作業(yè)會(huì)產(chǎn)生誤差:靜態(tài)誤差和動(dòng)態(tài)誤差，其中，靜態(tài)誤差是由于機(jī)床自身結(jié)構(gòu)誤差(例如部件裝配不當(dāng)或部件出現(xiàn)損耗等情況)造成的，而動(dòng)態(tài)誤差則是在加工過程中受運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的影響,導(dǎo)致動(dòng)態(tài)誤差值的大小實(shí)時(shí)地變化。前述這兩樣誤差疊加最終會(huì)造成工件加工的輪廓誤差動(dòng)態(tài)變化，尤其是動(dòng)態(tài)誤差對輪廓誤差影響占比較大(因靜態(tài)誤差可以通過外部測量儀器測量出誤差值，并在加工前進(jìn)行固定補(bǔ)償即可)。因此如何在數(shù)控加工過程中對數(shù)控進(jìn)給軸的動(dòng)態(tài)誤差進(jìn)行準(zhǔn)確獲取并跟隨進(jìn)行誤差補(bǔ)償，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需研究的課題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，用以解決現(xiàn)有數(shù)控機(jī)床設(shè)備因在生產(chǎn)加工過程中會(huì)出現(xiàn)動(dòng)態(tài)誤差而使機(jī)床加工精度受限的問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、第一方面，提供了一種數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償方法，包括：

4、實(shí)時(shí)獲取在各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且數(shù)控進(jìn)給軸的樣本數(shù)據(jù)，其中，所述樣本數(shù)據(jù)包含有用于發(fā)送給所述數(shù)控進(jìn)給軸的伺服驅(qū)動(dòng)器的且需在對應(yīng)的運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值和由所述伺服驅(qū)動(dòng)器反饋的且在對應(yīng)的運(yùn)行單位時(shí)期針對所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差實(shí)際值；

5、應(yīng)用在連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的所述樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練基于lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能模型，得到所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差預(yù)測模型，其中，所述跟隨誤差預(yù)測模型用于根據(jù)在連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的所述樣本數(shù)據(jù)/和用于發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器的且需在所述連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期之后的下一個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值，預(yù)測在該下一個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差估計(jì)值，k表示正整數(shù)，k表示大于k的正整數(shù)；

6、將在最近連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的所述樣本數(shù)據(jù)/和用于發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器的且需在當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值，導(dǎo)入所述跟隨誤差預(yù)測模型，輸出得到在所述當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差估計(jì)值；

7、根據(jù)在所述當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差估計(jì)值，對用于發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器的且需在所述當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值進(jìn)行調(diào)整以補(bǔ)償所述數(shù)控進(jìn)給軸在所述當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的跟隨誤差；

8、將修改后得到的指令參數(shù)值發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器予以執(zhí)行。

9、基于上述
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
，提供了一種基于lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償?shù)男路桨福聪葢?yīng)用在連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且數(shù)控進(jìn)給軸的樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練基于lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能模型，得到跟隨誤差預(yù)測模型，然后將在最近連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的樣本數(shù)據(jù)/和需在當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值導(dǎo)入該模型，輸出得到在當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的跟隨誤差估計(jì)值，最后根據(jù)該估計(jì)值對該指令參數(shù)值進(jìn)行調(diào)整以補(bǔ)償數(shù)控進(jìn)給軸在當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的跟隨誤差，并將修改后得到的指令參數(shù)值發(fā)送給伺服驅(qū)動(dòng)器予以執(zhí)行，如此可在數(shù)控加工過程中對數(shù)控進(jìn)給軸的且包含有動(dòng)態(tài)誤差的跟隨誤差進(jìn)行準(zhǔn)確獲取并跟隨進(jìn)行誤差補(bǔ)償，進(jìn)而可有效提高數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)估計(jì)準(zhǔn)確性以及加工精度，利于提高制造業(yè)水平，便于實(shí)際應(yīng)用和推廣。

10、在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，所述指令參數(shù)值包含有指令位置、指令速度、指令加速度和/或指令加加速度，所述跟隨誤差實(shí)際值等于指令位置減去所述數(shù)控進(jìn)給軸在對應(yīng)的運(yùn)行單位時(shí)期到達(dá)的實(shí)際位置。

11、在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，所述樣本數(shù)據(jù)還包含有基于所述指令參數(shù)值確定的且所述數(shù)控進(jìn)給軸在對應(yīng)的運(yùn)行單位時(shí)期的狀態(tài)標(biāo)記值，其中，所述狀態(tài)標(biāo)記值為軸反向運(yùn)行狀態(tài)標(biāo)記值、軸啟動(dòng)狀態(tài)標(biāo)記值和軸停止?fàn)顟B(tài)標(biāo)記值。

12、在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，所述樣本數(shù)據(jù)還包含有所述數(shù)控進(jìn)給軸在對應(yīng)的運(yùn)行單位時(shí)期的實(shí)際位置、實(shí)際速度、實(shí)際加速度和/或?qū)嶋H加加速度。

13、在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，實(shí)時(shí)獲取在各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且數(shù)控進(jìn)給軸的樣本數(shù)據(jù)，包括：

14、實(shí)時(shí)獲取在各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且由數(shù)控進(jìn)給軸的伺服驅(qū)動(dòng)器針對所述數(shù)控進(jìn)給軸反饋的跟隨誤差實(shí)際值；

15、針對所述各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期，根據(jù)預(yù)先測得的靜態(tài)誤差值和對應(yīng)的所述跟隨誤差實(shí)際值，計(jì)算得到對應(yīng)的動(dòng)態(tài)誤差實(shí)際值；

16、對所述各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期的所述動(dòng)態(tài)誤差實(shí)際值進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理，得到所述各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期的動(dòng)態(tài)誤差實(shí)際歸一化值；

17、對所述各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期的動(dòng)態(tài)誤差實(shí)際歸一化值進(jìn)行數(shù)據(jù)濾波處理，得到所述各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期的濾波后動(dòng)態(tài)誤差實(shí)際歸一化值。

18、在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，在將修改后得到的指令參數(shù)值發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器予以執(zhí)行之后，所述方法還包括：

19、若判定基于所述數(shù)控進(jìn)給軸的加工任務(wù)未結(jié)束，則應(yīng)用在最近連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的所述樣本數(shù)據(jù)，繼續(xù)訓(xùn)練所述人工智能模型，得到新的所述跟隨誤差預(yù)測模型。

20、第二方面，提供了一種數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償裝置，包括有樣本數(shù)據(jù)獲取單元、預(yù)測模型訓(xùn)練單元、預(yù)測模型應(yīng)用單元、指令參數(shù)調(diào)整單元和指令參數(shù)發(fā)送單元；

21、所述樣本數(shù)據(jù)獲取單元，用于實(shí)時(shí)獲取在各個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且數(shù)控進(jìn)給軸的樣本數(shù)據(jù)，其中，所述樣本數(shù)據(jù)包含有用于發(fā)送給所述數(shù)控進(jìn)給軸的伺服驅(qū)動(dòng)器的且需在對應(yīng)的運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值和由所述伺服驅(qū)動(dòng)器反饋的且在對應(yīng)的運(yùn)行單位時(shí)期針對所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差實(shí)際值；

22、所述預(yù)測模型訓(xùn)練單元，通信連接所述樣本數(shù)據(jù)獲取單元，用于應(yīng)用在連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的所述樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練基于lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能模型，得到所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差預(yù)測模型，其中，所述跟隨誤差預(yù)測模型用于根據(jù)在連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的所述樣本數(shù)據(jù)/和用于發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器的且需在所述連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期之后的下一個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值，預(yù)測在該下一個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差估計(jì)值，k表示正整數(shù)，k表示大于k的正整數(shù)；

23、所述預(yù)測模型應(yīng)用單元，分別通信連接所述樣本數(shù)據(jù)獲取單元和所述預(yù)測模型訓(xùn)練單元，用于將在最近連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的所述樣本數(shù)據(jù)/和用于發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器的且需在當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值，導(dǎo)入所述跟隨誤差預(yù)測模型，輸出得到在所述當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差估計(jì)值；

24、所述指令參數(shù)調(diào)整單元，通信連接所述預(yù)測模型應(yīng)用單元，用于根據(jù)在所述當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的且所述數(shù)控進(jìn)給軸的跟隨誤差估計(jì)值，對用于發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器的且需在所述當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值進(jìn)行調(diào)整以補(bǔ)償所述數(shù)控進(jìn)給軸在所述當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的跟隨誤差；

25、所述指令參數(shù)發(fā)送單元，通信連接所述指令參數(shù)調(diào)整單元，用于將修改后得到的指令參數(shù)值發(fā)送給所述伺服驅(qū)動(dòng)器予以執(zhí)行。

26、第三方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括有依次通信連接的存儲(chǔ)器、處理器和收發(fā)器，其中，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述收發(fā)器用于收發(fā)消息，所述處理器用于讀取所述計(jì)算機(jī)程序，執(zhí)行如第一方面或第一方面中任意可能設(shè)計(jì)所述的數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償方法。

27、第四方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有指令，當(dāng)所述指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，執(zhí)行如第一方面或第一方面中任意可能設(shè)計(jì)所述的數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償方法。

28、第五方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序或指令，所述計(jì)算機(jī)程序或所述指令在被計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面或第一方面中任意可能設(shè)計(jì)所述的數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償方法。

29、上述方案的有益效果：

30、(1)本發(fā)明創(chuàng)造性提供了一種基于lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)控進(jìn)給軸跟隨誤差補(bǔ)償?shù)男路桨?，即先?yīng)用在連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的且數(shù)控進(jìn)給軸的樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練基于lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能模型，得到跟隨誤差預(yù)測模型，然后將在最近連續(xù)k個(gè)運(yùn)行單位時(shí)期采集的樣本數(shù)據(jù)/和需在當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期執(zhí)行的指令參數(shù)值導(dǎo)入該模型，輸出得到在當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的跟隨誤差估計(jì)值，最后根據(jù)該估計(jì)值對該指令參數(shù)值進(jìn)行調(diào)整以補(bǔ)償數(shù)控進(jìn)給軸在當(dāng)前運(yùn)行單位時(shí)期的跟隨誤差，并將修改后得到的指令參數(shù)值發(fā)送給伺服驅(qū)動(dòng)器予以執(zhí)行，如此可在數(shù)控加工過程中對數(shù)控進(jìn)給軸的且包含有動(dòng)態(tài)誤差的跟隨誤差進(jìn)行準(zhǔn)確獲取并跟隨進(jìn)行誤差補(bǔ)償，進(jìn)而可有效提高數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)估計(jì)準(zhǔn)確性以及加工精度，利于提高制造業(yè)水平，便于實(shí)際應(yīng)用和推廣。