机床温度测点优化方法研究及试验验证

发布时间：2019-06-28 18:41

【摘要】：针对机床热误差补偿技术中的关键温度测点选取问题,提出了一种温度测点优化新方法.首先采用简单相关分析,剔除掉与热误差明显不相关的测点.然后对初步筛选出的测点进行模糊聚类分析,以消除温度变量间的复共线性问题,同时进行灰色综合关联度分析,判断各测点与热误差间的紧密程度.根据分析结果,建立多个不同测点的热误差模型,对模型进行基于统计学理论的分析,确定出关键温度变量,将温度测点由20个减少至4个.根据优化结果,重新建立多元线性回归模型.误差预测结果表明,主轴Z向最大热误差从17.903μm减小到1.850μm.
[Abstract]:Aiming at the problem of the selection of the key temperature measuring point in the thermal error compensation technology of the machine tool, a new method for optimizing the temperature measuring point is proposed. Firstly, a simple correlation analysis is adopted to eliminate the measuring points which are obviously not related to the thermal error. Then fuzzy cluster analysis is carried out on the initial screened measuring points, so as to eliminate the complex and linear problems among the temperature variables, and the grey comprehensive correlation degree analysis is carried out, and the tightness degree between each measuring point and the thermal error is judged. According to the results of the analysis, the thermal error model of a plurality of different measuring points is established, and the model is analyzed based on the statistical theory, and the key temperature variable is determined, and the temperature measuring point is reduced from 20 to 4. According to the optimization result, the multi-element linear regression model was re-established. The results of the error prediction show that the maximum thermal error of the main axis Z is reduced from 17.903. m u.m to 1.850. m
【作者单位】： 大连新宇理工科技开发中心有限公司;大连理工大学机械工程学院;一汽解放汽车有限公司无锡柴油机厂;
【基金】：国家科技重大专项课题(2013ZX04012071)
【分类号】：TG502

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2507522