【摘 要】
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随着科技的进步,工业制造技术水平的提高,现代制造装备业对数控机床的加工精度提出了越来越高的要求。但是,随着机床制造精度的不断提高,由于机床各部件热变形不同所引起的热
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随着科技的进步,工业制造技术水平的提高,现代制造装备业对数控机床的加工精度提出了越来越高的要求。但是,随着机床制造精度的不断提高,由于机床各部件热变形不同所引起的热误差逐渐成为了阻碍机床加工精度进一步改善的最主要因素,减小甚至消除数控机床工作时的热误差,已经受到世界各国研究学者的广泛关注。本课题在分析国内外研究学者对数控机床热误差补偿技术研究的基础上,对数控机床温度和热变形检测技术、机床关键温度测点的辨识以及热误差补偿建模技术进行了研究。具体内容包括以下几个方面：(1)对本课题所研究数控机床的结构特点、热源以及热变形的主要形式进行了分析,为在数控机床上布置温度传感器和热误差的检测提供了理论依据。进而对本课题所设计开发的数据采集系统的工作原理进行了详细的阐述,并且对通过采集系统获取的机床温度和热变形数据进行分析,得出温度测点之间存在很强的相关性,需要采取一定的方法对其进行优化的结论。(2)在分析机床温度场特性的基础上,提出了基于模糊C均值聚类(FCM)算法、灰色-模糊聚类算法以及粒子群优化算法(PSO)的数控机床温度测点优化方法,通过优化,将数控机床上布置的20个温度测点减少为4个,不仅减少了温度测点的数目,且消除了它们之间的相互耦合影响。(3)基于本文机床温度测点优化方法选取的关键测温点,研究了基于RBF神经网络、最小二乘支持向量机的机床热误差补偿模型,并提出了基于PSO优化算法的最小二乘支持向量机、多元二次非线性回归和多元三次回归的机床热误差补偿模型,并对所建模型的补偿结果进行了比较、分析,最后得出最可行的方案。
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