数据驱动的数控机床热误差预测模型评估方法研究

发布时间：2025-06-06 01:03

　　高端精密数控机床已经成为当代工业的基础,提高机床加工精度的需求持续上升,大量研究表明热误差是造成加工精度下降的关键因素。通常采用热误差预测建模,然后输入与热误差大小相等方向相反的补偿量来提高加工精度。由于数控机床的加工工况复杂,环境温度也在持续发生变化,相关的数据驱动建模方法难以对各种工况建立精准的预测模型,而且每种模型都有自身适用的应用场景及特点,所以各种不同的热误差预测模型的优劣难以得到全面评价。因此建立一套热误差预测模型的评价指标体系和评估方法,选出性能最优的模型,对后续的热误差补偿具有现实指导意义。本文以近几年提出的有代表性的热误差预测模型为评价对象,对构建评价指标体系和评估方法的关键技术进行深入研究。主要研究内容如下:(1)从热误差预测模型的特征出发,分析准静态热误差预测模型和动态热误差预测模型各自建模时的特征,对建模方法进行对比研究,结合构建评价指标体系应当遵循的原则,分别从拟合优度、预测精度和稳健性三方面提取出评价指标,研究这些评价指标的实现方法和物理意义。(2)针对评估过程中指标的权重容易出现客观性不强、对单指标异常不敏感的缺点,提出基于变权改进的差异系数CRITIC赋权...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-3关键温度测点分布图

33.4热误差预测模型评估实验及结果分析3.4.1实验设计以武汉重型机械设备厂的ZK5540A型重型数控机床为对象进行实验，通过在机床上布置DS18B20温度传感器（测量温度范围为-55℃～+125℃，可编程的分辨率为12位时的可分辨温度为0.0625℃）和基恩士激光位移传感器（....

本文编号：4049553