数控机床直线进给轴温度测点优化研究

为分析数控机床直线进给系统的温度场，需要布置一定数量的温度测点来进行温度数据的采集。然而，测点的位置和数目都会对研究结果产生直接影响。为实现准确布置温度测点，文章提出一种基于统计学理论进行改进的Canopy-FCM-GRA温度测点优化模型。以某数控机床X向直线进给轴为例，首先根据测得的实验数据确定预聚类数，然后通过模糊矩阵和灰色关联度系数筛选出相应的温度敏感点，最后基于SVR理论分别建立温度测点优化前和优化后的温度-热误差预测模型，通过比较两个模型精度来验证温度测点优化的有效性。结果表明，温度测点优化效果良好，通过优化后的测温点可准确探究进给系统的热特性。