面向变压器壳体模具的智能化模具三维扫描与误差补偿技术OA

电力设备的高质量装配是保障电网安全、稳定、高效运行的基石。本文以变压器壳体模具为研究对象,针对其在装配过程中对高精度、高一致性及复杂曲面结构的特殊要求,提出了一套面向电力设备模具的智能化三维扫描与误差补偿技术体系。首先,针对三维扫描环节,提出了一种基于畸变补偿的高精度点云重建方法。该方法采用线激光扫描技术重构零部件三维点云,通过建立并补偿由系统几何关系引起的夹角误差模型,显著提升了点云数据的重建精度。其次,为实现精准的误差预测与补偿,构建了一种机理与数据融合驱动的数控机床轮廓误差数字孪生(DT)模型。该模型利用多任务学习的双向长短期记忆网络(BiLSTM)提升各轴位置预测精度,并结合拉格朗日插值算法实现误差的实时计算与补偿。仿真实验表明,本文所提技术体系能有效提升模具制造与修整的精度。