大型龍門數(shù)控機床溫度測點優(yōu)化與熱誤差建模技術研究.pdf

1、熱誤差補償是提高機床加工精度的一種既有效又經(jīng)濟的手段。本文以QLM2365大型龍門數(shù)控機床為研究對象，針對大型機床溫度場與熱誤差的特點，對現(xiàn)有溫度測點優(yōu)化與熱誤差建模方法作了改進研究。主要研究內容如下：
　?。?）初步分析大型龍門數(shù)控機床QLM2365的結構特點和熱源，研究了溫度傳感器在機床上的布置，進行了溫度與熱誤差采集試驗。
　?。?）利用模糊聚類與偏相關分析相結合的方法選擇機床關鍵溫度測點。針對大型龍門機床溫度場與熱誤

2、差的特點，利用灰色系統(tǒng)理論對模糊聚類進行改進，將灰關聯(lián)度代替相關系數(shù)對溫度測點分組優(yōu)化。并將二種方法得到的優(yōu)化結果分別應用于徑向基網(wǎng)絡建模，通過分析對比，基于灰關聯(lián)度的模糊聚類分組優(yōu)化方法更適合于大型機床。
　?。?）針對典型聚類算法訓練徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡存在的缺陷，采用遺傳算法對徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化，得到遺傳算法-徑向基網(wǎng)絡模型。將優(yōu)化前后的徑向基網(wǎng)絡模型應用于該龍門機床熱誤差建模。對比建模和預測結果表明：遺傳算法優(yōu)化的徑向基網(wǎng)絡