【摘 要】
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随着数控机床制造水平的提升,热误差已逐渐成为影响数控机床加工精度的主要因素,大量研究表明,由热误差引起的误差在整体误差中占比已达到40%～70%。主轴系统作为机床的主要运动部件和产热部件,其热误差的研究一直是数控加工研究的重点和难点。本文为了提高数控机床加工精度,以DSX400型数控机床主轴系统为研究对象,在变工况条件下,建立基于粒子群优化的支持向量机（PSO-SVM）热误差预测模型,经过对比实验
【基金项目】
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江西省重点研发计划项目“面向工业4.0的智能数控加工装备共性关键技术及应用研发”；
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随着数控机床制造水平的提升,热误差已逐渐成为影响数控机床加工精度的主要因素,大量研究表明,由热误差引起的误差在整体误差中占比已达到40%～70%。主轴系统作为机床的主要运动部件和产热部件,其热误差的研究一直是数控加工研究的重点和难点。本文为了提高数控机床加工精度,以DSX400型数控机床主轴系统为研究对象,在变工况条件下,建立基于粒子群优化的支持向量机（PSO-SVM）热误差预测模型,经过对比实验,结果表明PSO-SVM模型预测精度更高。后期根据模型对机床主轴进行补偿实验,该补偿系统能够减少77.79%热误差,经过补偿后的机床加工精度得到很大提升。主要研究内容如下:在最佳温度测点选择方面,提出了基于有限元分析、模糊聚类、灰色关联度相结合的方法,根据有限元分析的热变形情况,初步确定温度测点的位置,再结合模糊聚类与灰色关联度相结合的办法得出主轴系统五个最佳温度测点,这五个最佳温度测点的温度能更好的体现主轴系统整体温度,在减少传感器数量的同时模型精度也得到一定的提高。在热误差模型的选取方面,在变工况条件下,提出了基于粒子群优化的支持向量机模型,结合PSO算法的寻优能力和支持向量机的优点,在Z向建立PSO-SVM数学模型,与支持向量机（SVM）、多元线性回归（MLR）模型预测结果进行对比,结果表明,在变工况条件下,该模型预测精度更高。在热误差补偿方面,设计了热误差补偿系统,该系统在PSO-SVM模型基础上并结合基于原点偏移补偿方法、半闭环前馈控制系统,通过对比补偿前后X,Z向的热误差均值和均方根值,以及通过对比补偿前后加工工件轮廓的误差范围,结果表明经过补偿后的机床加工精度更高。
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