基于有序聚类的机床热误差测点优化

温度测点的选择直接影响数控机床热误差补偿模型的性能。考虑到温度有序传递的特点,提出了有序聚类测点优化的方法。以试验数据为基础,计算类直径并比较目标误差函数;然后对温度变量分类,确定最佳分类数;通过计算热误差和温度之间的相关系数,确定最优测点。采用定位误差分解建模法结合选取的最优测点建立热误差预测模型,分别与模糊聚类和变量分组测点优化建立的模型进行比较,试验结果表明,有序聚类测点优化法精度较高,具有一定的应用前景。