基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法与补偿系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，并构建时空特征交互融合网络模型，该模型包括时空特征交互块、时空特征门控融合层和残差结构。门控时间卷积与多头自注意相结合，以捕捉时间信息并整合时间特征，捕捉短期和长期关系。对于空间信息，它使用图卷积网络和多头自注意，通过空间特征融合进行集成。这种方法便于同时利用时空特征。然后，通过时空特征门控融合层处理热信息数据，使用门控机制混合信息。结果表明，所提出的时空特征交互融合网络在小样本热信息预测和热误差补偿方面显著优于其他模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机械误差分析，具体的为一种基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法与补偿系统。

技术介绍

1、精密机床作为制造业的关键设备，是实现复杂零部件高精度加工的基石。它的应用跨越了各个领域，包括航空航天、医疗设备等。在精密加工过程中，不可避免的摩擦和电加热会导致机床部件发生热变形，从而导致加工精度下降。研究结果表明，在精密机床的整体加工误差中，热误差(te)占很大一部分，从40％到70％不等。由此可知，te是影响精密机床加工精度的基本决定因素。一般来说，精密机床受到内部和外部热源的影响，这两种热源共同导致了不均匀的温度场，这种现象是导致机床中te发生的主要因素。为了显著提高加工精度，必须实现对te的有效控制。

2、目前，有效控制机床te的方法主要包括两个方面：te预防和补偿方法。前者旨在通过优化机床结构和选择合适的机床材料来减少或防止te的产生，而后者侧重于在加工过程中减轻te。te补偿以其效率和成本效益而闻名，在提高加工精度方面有着广泛的应用。te表现出时变、非线性和非平稳行为。te补偿的核心在于构建稳健且高精度的模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，其特征在于：所述步骤三中：

3.根据权利要求1所述基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，其特征在于：所述步骤五中，采用GTC提取得到的时间特征为：

4.根据权利要求1所述基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，其特征在于：采用GCN提取得到的空间特征为：

5.根据权利要求1所述基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误...

【技术特征摘要】

1.一种基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，其特征在于：所述步骤三中：

3.根据权利要求1所述基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，其特征在于：所述步骤五中，采用gtc提取得到的时间特征为：

4.根据权利要求1所述基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法，其特征在于：采用gcn...

【专利技术属性】
技术研发人员：马驰，何佳龙，杨军，刘阔，高卫国，杜正春，刘佳兰，周建强，邓小雷，陈乾，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：