以GMB2560龙门铣镗床主轴为研究对象,对数控机床热变形机理进行了分析,建立了温度场以及热变形测试方案,利用FLIR红外热像仪测温技术与米铱激光三角测量仪激光测距技术,对数控机床主轴箱的温度变化与分布数据,以及主轴各个方向的热变形进行了测量。实验测得,机床主轴的Z向伸长量较X、Y向变形量更大,机床的热态性能优异。测试结果为后续进行主轴系统的加工设计和热变形控制奠定了基础。

针对数控机床振动信号的振动机理和振动特点，结合故障诊断技术和模态分析技术，以LabVIEW软件为平台，开发了一套向导式振动故障诊断系统。该系统可以实现8通道高速数据采集、数据分析、数据保存，数据回放、模态分析和故障诊断功能，详细的介绍了软件设计流程和关键部分设计思路，给出了部分前面板设计图。并对某公司生产的数控机床进行了振动信号采集、模态测试和故障分析，试验证明，软件的各项功能很好地满足了振动监测、模态测试和故障诊断的要求，进而验证了该软件系统的可靠性和实用性。

从产品生命周期角度，数控机床既是设备又是产品，其可靠性的优劣不仅影响所加工零件质量的好坏，还影响设备供应商的利益与口碑，而有效的维护服务在提高设备可靠性、改善生产效率方面具有非常重要的作用。重用历史维护服务知识是解决新故障问题和改善维护服务的有效手段。以案例推理过程作为知识重用依据，采用两层本体的知识组织方式，建立了设备维护服务领域本体，通过使用基于语义相似度和相关度的适应案例检索，在设定的选择阈值下，选取适应度最高的相似历史案例，并采用基于因果理论和依赖关系的适应算法，得到当前问题的解决方案。以型号为CH7520C的数控加工中心为例，验证了所提方法的有效性。

为了消除数控机床工作过程中爬行现象对工件加工精度的影响,研究了一种基于超磁致伸缩致动器的控制系统。首先进行了爬行控制系统的整体设计,使用Matlab/Simulink建立超磁致伸缩致动器（GMA）激励系统动态力学模型。然后建立数控机床爬行的简单物理模型,并使用Adams进行建模与GMA力学模型相结合,构成Matlab与Adams的联合仿真系统。根据模糊控制原理,设计了一种模糊PI控制器对系统进行控制,通过Simulink对控制系统进行仿真分析。结果证明该系统能很好的抑制数控机床低速工作中的爬行现象,并且模糊PI控制效果要明显优于常规PI控制。

随着市场竞争的日益激烈,为提高数控机床生产企业的生产力及快速响应市场的能力,在模块化设计思想的指导下,从产品的模块划分、模块建模及模块重组三个方面对数控机床的模块化设计进行了研究,并与计算机辅助设计相结合,利用参数化建模技术、成组技术建立了数控机床产品模块数据库,以SolidWorks软件为平台研究了模块自动装配策略,开发了数控机床模块化设计系统,实现了从产品模块建模到整机装配的自动过程,可以明显缩短数控机床产品的开发周期。

提出了基于丝杠热源表面检测温度的滚珠丝杠热误差预测解析模型.首先,基于变量分离法推导出丝杠轴一维热传导方程的解析解.然后,将两个轴承视为固定热源,将螺母简化为连续分布的多个可移动热源,给出了各热源激励起丝杠温度分布的解析表达式,进而依据叠加原理得出了多热源作用下丝杠轴温度的预测方程.依据各热源表面测点和中心温度的有限元计算结果,确定了其温度差随进给速度和时间变化函数曲线的拟合参数,进而提出了丝杠热误差预测的解析模型.最后通过试验验证了预测模型的有效性.

针对数控机床在高速加工中,各进给轴的进给速度和进给加速度高、跟随误差难以控制、零件加工精度无法保证的问题,提出一种模态滤波器与零相差跟踪控制器的综合控制策略。首先通过零极点对消的原理,得到设置在速度环内的模态滤波器,对滚珠丝杠进给系统的一阶和二阶扭转振动模态进行抵消,消除这两阶模态对伺服带宽的限制以继续提高伺服带宽;然后通过对整个伺服进给系统的传递函数近似取逆,得到设置在位置环之前的零相差跟踪控制器,改善伺服进给系统的相位滞后,最终实现数控机床高速高加速进给下的跟随误差控制。仿真结果表明,当进给速度为30 m/min、加速度为10 m/s^2时,与传统的PID控制策略相比,所提出的综合控制策略将跟随误差降低到原来的0.1%以下。

由于数控机床方案设计实例的多样性和复杂性，实例检索和修改过程中很难获取相关知识。针对此情况，结合数控机床方案多层次结构特点，运用相似度的高低和遗传算法对实例进行检索与修改。创建数控机床多层次结构实例库，通过计算实例相似度，检索出实例库中与目标实例相似度较高的实例；利用遗传算法对实例进行修改，将检索出的相似实例作为遗传算法的初始种群，通过交叉、变异选择出优秀个体参与遗传操作；以数控机床床身为例，通过编写程序求取遗传算法的最优设计方案。结果表明：运用此方法可快速找到与设计问题相似度较高的方案。

为提高数控机床电气控制系统的运行可靠性,研究了机床健康管理与温度预测的关键技术,建立了机床电气柜健康监测系统。以机床电气柜温度为研究对象,传感器与数据采集卡实时采集温度信号,通过WiFi网络将数据无线传输至上位工控机,采用线性回归分析方法提取温度线性特征值,在线构建温度预测模型,基于LabVIEW开发用户管理系统,监测结果可供管理者实时查询。将模型预测数据与实测结果进行比较,结果表明所提预测算法可以准确预测温度,实现故障预报,管理机床电气柜健康状态。

农机生产中热误差是影响数控机床加工精度的一个主要误差源，基于神经模糊系统设计了农用机械数控机床的热误差补偿模型。首先，建立一个小型数控机床来获得模型的训练数据集与测试数据集；然后，采用灰色数学理论获得各温度传感器对机械热变形的效果排名，并使用模糊c-means聚类方法将热变形效果值进行分组；最终，采用神经模糊系统设计最终的热误差补偿模型。机械实验结果表明，热误差补偿模型的预测精度较高，并具备较好的鲁棒性。