基于 IFCM-GRA 的空间多维热误差温度测点优化

• 作者: 孙伟 王洪福 鞠修勇 马跃 黄余彬
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 测点优化 FCM 聚类 灰色关联分析 灰色综合关联度
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 236-243
• 页数: 8页
• 分类号: TH161.4
• 字数: 3731字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7511/dllgxb201603003

摘要

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一，热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题。在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性，从众多测点中选取特征点的优劣程度，将直接影响到热误差补偿效果。通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析，采用改进的模糊 C‐均值（IFCM ）聚类算法对温度测点进行聚类，以减小类与类之间温度测点的相关性，且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点。对温度测点按灰色关联分析（GRA）中的灰色综合关联度进行排序，从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系。采用IFCM‐GRA对温度测点进行优化，提高了热误差模型的鲁棒性及准确性，使温度测点数量大幅度减少。在某型号精密卧式加工中心上进行实验，温度测点从17个减少到4个。在不同转速下，利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型，所建立模型均能很好地预测热误差变化情况，经对预测模型分析，轴向热误差由几十微米减小到5μm以内。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙伟	大连理工大学机械工程学院	138	1214	16.0	28.0
2	马跃	大连理工大学机械工程学院	28	156	7.0	11.0
3	王洪福	大连理工大学机械工程学院	2	7	1.0	2.0
4	黄余彬	大连理工大学机械工程学院	5	17	2.0	4.0
5	鞠修勇	大连机床数控股份有限公司加工中心研究所	3	20	3.0	3.0