基于 OE-CM 算法的机床主轴热误差建模与补偿分析

• 作者: 李光明 殷国富 要小鹏
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 热误差建模 预测有效度 误差补偿
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2757-2762
• 页数: 6页
• 分类号: TH161
• 字数: 4047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2015.20.011

摘要

针对机床热误差建模过程中,误差信息不透明、数据特性不全面等不利因素,根据机床主轴热误差实验数据,分别采用 GM(1,n)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立主轴热误差预测模型并进行线性叠加,然后采用预测有效度算法调整模型加权系数,建立了最优有效度复合预测模型(OE-CM)以获取最佳预测效果。在 VXC-560型三轴数控机床上进行在线实验建模,实验结果表明：OE-CM 具有预测精度高、鲁棒性好等特点,整体预测效果优于灰色 GM(1,n)模型和 LS-SVM 模型,适合在复杂工况条件下对机床主轴热误差进行预测和补偿,为提高机床热误差补偿精度建立了理论模型。为了验证该预测模型的有效性,对所研究的机床主轴进行热误差在线补偿,机床主轴 Z 向最大误差从23.8μm 减小到8μm,减幅达到66.4%,较好地提高了机床精度,具有一定的工程化推广前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷国富		617	5927	35.0	50.0
2	要小鹏	西南科技大学制造过程测试技术教育部重点实验室	12	81	4.0	8.0
3	李光明	西南科技大学制造过程测试技术教育部重点实验室	20	91	5.0	8.0