丁群燕 曾 鑫

(①武汉软件工程职业学院电子工程学院，湖北 武汉 430205； ②武汉软件工程职业学院汽车工程学院，湖北 武汉 430205)

基于自适应神经模糊推理系统和灰色理论的机床热误差补偿研究*

丁群燕①曾 鑫②

(①武汉软件工程职业学院电子工程学院，湖北 武汉 430205； ②武汉软件工程职业学院汽车工程学院，湖北 武汉 430205)

提出了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型，采用灰色理论对机床热误差进行建模，实现机床加工工件定位误差值的最小化。采用自适应模糊推理系统的模糊C均值聚类法，对机床上的温度传感器进行聚类分组和分析，选择出每组最优的温度传感器，将测量温度传感器从76个减少到5个。提出了灰色系统理论，对GM(1，N)公式进行了推导，创建了热误差预测模型。采用实验测量方法对机床运行所产生的误差进行了验证。实验结果显示：补偿前Y轴和Z轴产生热误差的最大值分别为41.5 μm和33.8 μm，补偿后Y轴和Z轴产生热误差的最大值分别为4.8 μm和4.6 μm。采用自适应神经模糊推理和灰色系统对机床热误差进行补偿，不仅测量温度传感器数量减少，而且机床主轴运行所产生的误差明显减小，加工精度较高，效果很好。

数控机床；自适应模糊推理系统；模糊C均值聚类法；灰色理论；热误差补偿

随着科学技术的进步，机械加工产业也在向着高精度方向发展。高精度是机械产品竞争能力的主要因素，特别是生产制造机械。伴随超精密产品的诞生，对机床的加工精度要求也会越来越高。……