袁　江，周成一，邱自学，沈亚峰, 邵建新

(南通大学 机械工程学院，江苏 南通　226019)



机床主轴热误差的累积法建模研究*

袁江，周成一，邱自学，沈亚峰, 邵建新

(南通大学 机械工程学院，江苏 南通226019)

为实现数控机床热误差的快速精确建模，提出一种基于累积法的机床热误差建模新方法。对一台立式加工中心，利用温度传感器与非接触式激光位移传感器同步测量主轴温度变化及热变形值，对获取的模型数据进行累积算子求和，构建累积矩阵及热误差正规方程来估计模型中的参数以实现热误差建模。利用该方法构建的热误差模型分别与最小二乘法(LS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型进行对比，结果表明：累积法的建模精度要高于最小二乘法，且建模时间比最小二乘支持向量机法要少。

累积法；主轴；热误差；建模

0　引言

随着机床制造水平的迅猛发展，温升引起的热误差已成为影响机床加工精度的主要问题[1-2]。由于机床热误差具有非线性、交互性和耦合性等特点，传统的基于最小二乘原理的建模方法虽建模简单，但模型鲁棒性差，难以实现数控机床热误差高精度补偿[3-4]；近年来，国内外学者提出了神经网络、灰色理论、最小二乘支持向量机等多种热误差建模方法，但也存在一定的局限性，例如神经网络以及最小二乘支持向量机等建模方法虽可以将补偿精度提高数倍，但需大量的样本进行训练、建模复杂，且神经网络还易产生过学习或欠学习等问题；……