针对数控加工过程日益复杂,数控系统热误差建模及误差补偿控制越发困难的问题,分析了传统建模方式面临的挑战,阐明了以"数据+算法+算力"的数据驱动建模架构在数控系统智能化与精度提升方面面临的机遇和挑战。以数据驱动技术为线索,对数控设备热误差建模和误差补偿控制2个方面的研究现状进行综述。并对数据驱动算法在数控系统中的应用前景进行了乐观预测。

提出了基于丝杠热源表面检测温度的滚珠丝杠热误差预测解析模型.首先,基于变量分离法推导出丝杠轴一维热传导方程的解析解.然后,将两个轴承视为固定热源,将螺母简化为连续分布的多个可移动热源,给出了各热源激励起丝杠温度分布的解析表达式,进而依据叠加原理得出了多热源作用下丝杠轴温度的预测方程.依据各热源表面测点和中心温度的有限元计算结果,确定了其温度差随进给速度和时间变化函数曲线的拟合参数,进而提出了丝杠热误差预测的解析模型.最后通过试验验证了预测模型的有效性.

为减少热误差对数控机床加工精度的影响，提高灰色系统模型（GreysystemModel，GM）的预测精度，尝试将改进混沌粒子群优化（Improvemen Chaotic Particle Swarm Optimization，ICPSO）算法引入到灰色系统模型中，提出一种基于改进混沌粒子群优化算法的灰色系统模型数控机床热误差建模方法。首先，建立粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）粒子与GM（1，N）系数的映射关系；其次，ICPSO中混沌理论的Logistic映射对粒子群的位置和速度进行初始化，通过优化搜索得到最优GM（1，N）系数和输入子集；最后，建立改进混沌粒子群优化的灰色系统模型（ICPSO．GM），对数控机床热误差进行预测。仿真实验表明，ICPSO-GM预测精度高于GM和人工神经网络（ANN）模型，证明了ICPSO-GM能有效地解决数控机床热误差预测问题。

为综合考虑高速异步电主轴径向形变及轴向形变对其热误差的影响，分析电主轴各部分损耗。计及径向及轴向形变热误差，提出一种基于电磁一热一机械多物理场耦合的电主轴形变分析方法。分析电主轴机械结构、损耗、温升、电磁等物理场的耦合关系，设计多物理场耦合热误差分析模型计算流程。对异步电主轴进行三维有限元建模，并对其采样点的温升进行计算，并通过实验得出采样点的温升曲线，对比两条电主轴采样点的温升曲线可以验证有限元仿真的准确性。在有限元模型基础上进行多物理场计算，计算结果表明，电主轴由于机械和电磁损耗产生轴向热误差为6．541μm，由于径向形变而产生的基频气隙磁感应强度畸变率为7．6％，基于Maxwell张力张量法得到径向热误差为39μm。研究结果为机床误差分析及优化设计提供了理论基础。