基于实时反馈的机床热误差在线补偿模型

摘要：

为建立一种能够适应机床不同工况且具有准确预测能力的热误差补偿模型，提出一种基于限定记忆递推最小二乘法辨识热误差模型参数的机床热误差预测建模方法。该方法随着机床工作状况的改变，根据实时反馈的温度和热误差数据，采用递推方法对模型参数进行即时修正，使热误差模型能够及时跟踪机床系统的热特性变化，实现以较高的预测精度对机床热误差进行补偿。通过数控车床主轴轴向热误差辨识建模及补偿实验可以看出，限定记忆递推最小二乘法比一步最小二乘法辨识精度有较大提高，最大残差值减小了52.3%，标准差减小了67%。实验结果表明，利用该方法进行机床热误差模型参数辨识具有较高的预测精度和鲁棒性，有效可行。

关键词：数控机床、热误差、在线补偿、限定记忆递推最小二乘法

分类号：TH161

资助基金：国家自然科学基金资助项目51375382;国家科技重大专项2012ZX04012032;陕西省自然科学基础研究计划重点项目S2009JC1400

在线出版日期：2015-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：361-364,365