【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及控制，具体而言，涉及一种热误差模型的构建方法、存储介质和计算机设备。
技术介绍
1、数控机床的热误差对零件的加工精度影响显著，大量研究表明：影响数控机床加工精度的主要误差为热误差，热误差占机床总体误差的40%～70%，其中，由电主轴引起的热误差占热误差总量的50%～80%。目前减少热误差影响的主要方法有两种：热误差预测法和热误差补偿法。随着机器学习的出现及普及，相关技术方案中，多采用机器学习方法来表征机床温度与热变形的映射关系。基于此，国内外专家建立了各种热误差模型，如基于热图像的卷积神经网络对机床主轴建模实现热变形的预测，还有学者利用传统神经网络、支持向量机等方法建立热误差预测模型。尽管这些方法简单、直接、实用，但是，这些模型中的参数通常由经验法或实验法确定，不同机床、不同工况的数据集往往有很大的差异，难以保证相同的参数同样适用新的数据集，且不同的参数对模型的预测精度影响很大。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
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【技术保护点】
1.一种热误差模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的热误差模型的构建方法，其特征在于，所述样本集包括训练数据集和测试数据集，所述根据所述主轴系统的温度场数据和所述主轴系统的热形变数据构建样本集，具体包括：
3.根据权利要求2所述的热误差模型的构建方法，其特征在于，所述对所述主轴系统的温度场数据和所述主轴系统的热形变数据进行预处理，得到第一数据集，具体包括：
4.根据权利要求2所述的热误差模型的构建方法，其特征在于，所述主轴系统包括前轴承法兰套、前端盖、第一前轴承室、第二前轴承室、第一前轴承外环压盖、第二前轴承外...
【技术特征摘要】
1.一种热误差模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的热误差模型的构建方法，其特征在于，所述样本集包括训练数据集和测试数据集，所述根据所述主轴系统的温度场数据和所述主轴系统的热形变数据构建样本集，具体包括：
3.根据权利要求2所述的热误差模型的构建方法，其特征在于，所述对所述主轴系统的温度场数据和所述主轴系统的热形变数据进行预处理，得到第一数据集，具体包括：
4.根据权利要求2所述的热误差模型的构建方法，其特征在于，所述主轴系统包括前轴承法兰套、前端盖、第一前轴承室、第二前轴承室、第一前轴承外环压盖、第二前轴承外环压盖、主轴箱和电机；
5.根据权利要求4所述的热误差模型的构建方法，其特征在于，所述温升数据包括：所述前轴承法兰套的温度数据、所述电机的温度数据、所述第二前轴承外环压盖的温度数据和所述主轴箱的温度数据。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的热...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘思怡，郭忠峰，邱笑，赵文增，孙泓辰，刘琪，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：
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