【摘 要】
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为了减少热误差对电主轴加工精度的影响,需要建立电主轴的热误差补偿系统,而补偿系统的性能主要取决于热误差预测模型的准确性和模型输入的温度质量。为保证输入模型的温度质
【机 构】
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哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨理工大学数字化设计与自动机械产品开发研究所,宁波天控五轴数控技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505109),黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划项目(UNPYSCT-2017077),黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金项目(LGYC2018JC040)资助
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为了减少热误差对电主轴加工精度的影响,需要建立电主轴的热误差补偿系统,而补偿系统的性能主要取决于热误差预测模型的准确性和模型输入的温度质量。为保证输入模型的温度质量,采用模糊C-均值聚类和灰色关联分析相结合的综合算法优化温度测点,将温度测点的数量由10降至3个,以某台电主轴为试验对象,以电主轴转速为7 000 r/min的温度变量为输入,热误差变量为输出,采用自适应神经模糊推理系统建立了电主轴的热误差预测模型,并以转速为5 000和9 000 r/min的实验数据作为验证,结果表明,建立的ANFIS热误差
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