数控机床热误差补偿模型稳健性比较分析

作     者：苗恩铭 龚亚运 徐祗尚 周小帅 MIAO Enming;GONG Yayun;XU Zhishang;ZHOU Xiaoshuai

作者机构：合肥工业大学仪器科学与光电工程学院合肥230009 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2015年第51卷第7期

页      面：130-135页

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51175142) 

主　　题：数控机床 热误差 稳健性 多元线性回归模型 分布滞后模型 支持向量回归机 

摘      要：数学模型的精度特性和稳健性特性对数控机床热误差补偿技术在实际中的实施性影响不容忽视。对数控加工中心关键点的温度和主轴z向的热变形量采用多种算法建立了预测模型,对不同算法拟合精度进行分析。同时进行全年热误差跟踪试验,获得了机床在不同环境温度和不同主轴转速的试验条件下的敏感点温度和热误差值。以此为基础,对各种预测模型的预测精度进行比较验证不同模型的稳健性。结果表明,多元线性回归算法的最小一乘、最小二乘估计模型以及分布滞后模型在改变试验条件时预测精度下降,而基于支持向量回归机原理的热误差补偿模型仍能保持较好的预测精度,稳健性强。这为数控机床热误差补偿模型的选择提供了具有实用价值的参考,具有很好工程应用性。