基于逐步回归的机床温度测点优化及热误差建模技术.pdf

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1、DesignandResearch设计与研究基于逐步回归的机床温度测点优化及热误差建模技术术郭前建徐汝锋贺磊于洁于珊珊杨廷毅(山东理工大学机械工程学院，山东淄博255049)摘要：通过对机床温度测点进行优化，建立其与机床热误差之间的数学模型，对机床热误差进行实时预测与补偿控制。是提高数控机床加工精度的重要途径。为解决现有机床热误差模型预测精度低、鲁棒性差的问题，提出一种基于逐步回归的数控机床温度测点优化方法。通过偏F统计量的检验，在初步建立的回归模型中逐个引入新变量，剔除不显著的老变量。实现温度测点的优化布置，获得数控机床热误差的最优回归模型。将该方法应用于某数控机床，结果表明，基于逐

2、步回归的机床热误差模型，所用温度变量最少，且预测精度最高。关键词：数控机床；逐步回归；温度测点优化；热误差建模中图分类号：TH161文献标识码：ATemperaturemeasurementpointoptimizationandthermalerrormodelingofCNCmachinetoolsbasedonstepwiseregressionGUOQianjian，xuRufeng，HELei，YuJie，YuShanshan，YANGTingyi(SchoolofMechanicalEngineering，ShandongUniversityofTechnology，Zib

3、o255049，CHN)Abstract：ThroughtemperaturemeasurementpointoptimizationofCNCmachinetools，thermalerrormodelispresented，andwhichistheprerequisiteofreal—timepredieitonandcompensation．Inordertosolvetheproblemoflowerpredicitonaccuracyandpoorrobustnessofpresentthermalerrormodels，anewtemperaturemeasurement

4、pointoptimizationmethodbasedonstepwiseregressionisproposed．Ac—cordingtothecalculationresultsofpartial—Fstatistic，newvariableisintroducedintotheregressionmodelonebyone，inapparentvariablesaredeleted，andoptimizationlayoutoftemperaturemeasure—mentpointisachieved，theoptimizedregressionmodelformachine

5、toolthermalerrorispresented．ThenewregressionmodelingmethodisappliedonaCNCmachinetool，theresultshowsthatthermalerrormodelbasedonstepwiseregressionhasleasttemperaturevariablesandhighestpredictionaccu—racy·Keywords：CNCmachinetools；stepwiseregression；temperaturemeasurementpointoptimization；thermaler

6、rormodeling数控机床热误差补偿技术是提高机床加工精度棒性较差的缺陷。为克服上述缺陷，本文通过偏F的重要途径，而热误差建模则是实施补偿的前提和统计量的检验，在初步建立的回归模型中逐个引入基础，高精度、高鲁棒性的热误差模型是提高制造业新变量，剔除不显著的老变量，以减少温度测点数水平和国际竞争力的关键所在。为解决这一问题，目，优化热误差模型，提高模型的预测精度和鲁各国研究人员进行了不懈努力”。。棒性。与神经网络j、遗传算法等人工智能模型相1机床温度与热误差测量比，基于不同回归理论的热误差模型，由于计算简便、实时性强、模型参数可显等优点，在热误差为对数控机床进行热误差分析，优化温度测

7、点，补偿领域得到了广泛应用。然而，与各种先进的智确定热误差建模所需的温度变量，在图1所示的数能算法相比，回归建模方法却存在预测精度低、鲁控机床上进行了温度与热误差测量实验。国家自然科学基金项目(51305244)selectionofthernlalerrormodelofCNCmachiningcenterfJ1．Interna，tinnalJournalofAdvancedManufacturingTechnology，2014，74(5—