【摘 要】
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基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类
【机 构】
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西安理工大学教育部数控机床及机械制造装备集成重点试验室,陕西理工学院机械工程学院
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基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。
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