基于温度特征提取的数控机床热误差建模

在数控机床的热误差补偿技术中,机床温度信息的提取对改善机床的加工精度至关重要。首先对广泛使用的模糊聚类多元线性回归模型在变工况下的性能进行了试验,结果证明:试验工况变化后,该模型预测值失准。通过方差膨胀因子判断,这种现象是由模型自变量的复共线性引起。为了改进上述模型,提出了一种温度特征提取的建模方法,通过特征提取算法,提取模糊聚类优化测点的综合特征,从而得到综合特征自变量,最后利用综合自变量进行回归建模。试验表明,该方法有效消除了复共线性对模型预测精度和鲁棒性的影响,优化后的回归模型均方根误差在4μm以内,可有效预测76%以上误差,相较于其他方法表现出优良的预测性能,易于在其他机床热误差补偿中推广使用。