数控机床加工精度是衡量机床性能的关键指标。影响加工精度的误差源有多种，最显著的是几何误差与热误差，占据机床总误差的60%~70%。误差补偿被认...

热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,为减小热误差对机床精度的影响,提出萤火虫算法结合BP神经网络建立热误差模型。使用萤火虫算法对BP神经网络进行优化,对隐含层神经元个数进行优化取值,确定网络结构,并对网络初始权值和阈值进行了优化。以GMC2000A机床为试验对象,误差模型的输入为模糊C-均值聚类选取的机床关键位置的温度向量,输出为Y轴定位误差,通过均方根误差值RMSE、决定系数R~2和预测精度η三项指标对误差模型预测效果进行评估。结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络误差模型取得了较好的预测结果,且在恶劣的工作环境中仍能保持一定的预测精度。

以某企业生产的T-500B高速钻铣加工中心为研究对象,利用有限元仿真软件对机床实际工况下丝杆进给系统的热特性进行模拟分析,寻找出进给系统与结构铸件间的整体热变形规律,同时还根据丝杆的热变形规律,分别通过考虑结构铸件变形与否这两种不同情况,建立起机床进给系统相应的热误差模型并进行模拟验证分析,最终得出了两种情况下丝杆在有效行程范围内的热误差曲线,提高了热误差模型的准确性,对机床热误差预测模型的构建具有一定的参考价值。

为了研究在数控机床加工过程中热误差对加工精度的影响,根据Z轴进给系统的实际组成结构,构建了数控机床Z轴进给系统的三维结构模型,在此基础上分析Z轴进给系统丝杆传动部分温度场和变形场的产生机理,提出一种考虑温度场及变形场对机床进给系统热误差产生影响的研究方法,并通过实验数据证明该方法构建的模型具有较高的准确性。

为提高数控机床的精度,基于模拟退火算法设计数控机床热误差补偿方法,分别建立机床内部零件沿X轴、Y轴、Z轴方向做平移与旋转运动时的变化矩阵,计算电动机与轴承的发热量,二者相加后就可以得到高速运动下机床发热量。基于模拟退火算法建立热误差偏移补偿模型,获得系统温度的状态参量,得到温度下降后求和单元的传递函数,计算偏移补偿模型内X轴、Y轴、Z轴上经过多次迭代后的位置。设计数控机床热误差补偿算法,得到数控机床热误差补偿结果。实验结果显示,该数控机床在Y轴上的热误差值较小,但是在X轴与Y轴上的热误差较大,经过误差补偿后,其热误差分别降低至1~2 m m和0~1 m m,可见该热误差补偿方法效果较好。

数控加工中心采用高速电主轴,由于电主轴发热导致主轴工作端明显热延伸,严重影响加工精度。以数控精雕机用永磁同步电主轴为研究对象,通过建立热特性实验平台,测试电主轴在不同转速、不同工作条件下的特征温度和热误差数据,建立基于自然指数函数的电主轴轴向热误差预测模型。在不同的工况下对模型的补偿结果进行实验验证,验证结果表明:该预测模型简单、精度较高,且建模成本较低,可以快速应用到实际的加工环境中。

针对数控插齿机固有的主轴进给系统结构带来的传动间隙引起波动性热变形建模预测精度不高的问题,提出一种基于均值平滑处理波动的模块化建模方法。利用模糊聚类结合灰色关联度方法和多元线性回归对该机床主轴x、y向分别建立热误差补偿模型,并计算预测残余值在不同分布范围的概率。结果表明:与传统热误差建模方法相比,模块化预测残余值在不同范围的分布较均匀,稳健性得到了有效提升,为热误差模块化建模方法提供了参考。

为了降低铣床主轴旋转受温度影响而产生的位移变形量，提高铣床对零件的加工精度，采用了模糊C均值聚类法和多元线性回归理论对铣床主轴的热误差进行建模，实现铣床主轴加工误差值最小化；分析了模糊C均值聚类法筛选最优值的迭代过程，对铣床上不同位置的测量温度值进行分组，筛选出每组的最优温度值；采用多元线性回归理论。对铣床热误差理论预测模型进行了推导，通过实验验证多元线性回归理论所创建的热误差预测模型。实验结果表明：补偿前。铣床主轴y方向和Z方向受温度影响产生的热误差最大值分别为45．0μm和28．0μm；补偿后铣床主轴Y方向和Z方向受温度影响产生的热误差最大值分别为3．2μm和3．8μm，误差范围都在4μm以内。采用模糊C均值聚类法和多元线性回归理论对铣床热误差进行补偿，铣床主轴运转受温度影响所产生的误差...

热误差是造成切削加工工件精度低的重要因素,研究机床热误差是提高加工精度的有效措施。为此,综合考虑最小二乘法（LS）、支持向量机（SVM）和动态自适应算法的优势情况下,提出了一种基于动态自适应LS-SVM的数控机床热误差建模方法。为构建热误差模型,以数控机床XK713进行试验,通过温度和位移传感器分别获取机床温度值与主轴变形量,同时通过动态自适应算法,参数能够被优化,以及对所采集的数据进行最小二乘支持向量机建模,从而可得该数控铣床热误差模型。通过与LS热误差建模方法进行对比分析,结果表明：所提出的热误差模型的精度远优于LS模型。该方法为机床热误差建模的研究和应用奠定了基础。

为了提高数控机床精度,通过分布在数控机床的温度传感器采集机床各关键点的温度,通过激光干涉仪采集机床 相对应的热误差.计算机将采集的温度和热误差数据进行处理后,构造支持向量机模型,并将模型嵌入ARM 11开发板中. 建立以ARM11开发板为核心的热误差补偿实验平台,以西门子机床的工作平台为实验对象,仿真实验表明该实验平台的 可行性和良好的补偿效果.