一种考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法及装置，包括：采集电主轴不同转速、不同状态下的温度、热误差时序数据以及对应的电主轴状态数据；构建主轴状态分类器，用于得到主轴转动状态的概率和主轴停止状态的概率；构建主轴温度预测模型，分为主轴转动状态测温子模型和主轴停止状态测温子模型，两个测温子模型用于预测下一时段温度序列；构建主轴温度‑热误差模型，主轴温度‑热误差模型的输入为最终预测的温度序列，输出为预测的热误差；利用训练集对上述三个模型进行训练，并整合为电主轴热误差预测模型。利用本发明专利技术，可以实现对高速电主轴进行热误差建模，提高热误差的预测准确性，提高机床加工精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于精密高速电主轴热误差分析领域，尤其是涉及一种考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法及装置。

技术介绍

1、电主轴作为新一代制造核心单元，其“零传动”的特点使其拥有更加高的效率和精度，但是其紧凑和复杂的结构也使得其误差对加工的影响更大。有研究表明，在电主轴结构产生的误差中，热误差占到了40%-70%。因此为了保证加工精度，必须要尽可能地减小热误差的影响。

2、减小热误差最有效和经济的方法就是对电主轴进行热误差补偿。热误差补偿是通过调整刀具或者工件的位置来对热误差进行修正，热误差建模的准确性决定了热误差补偿的精度。在现有的研究中，有包括最小二乘法、多元回归模型、支持向量机、神经网络模型等在内的方法被用于热误差建模，但是现有的方法在鲁棒性和准确性方面仍有较大的改进空间。

3、公开号为cn116900792a的中国专利文献公开了一种机床加工的主轴热误差补偿方法及装置，其中，方法包括：获取数控机床的电主轴在同一时刻的主轴转速和热伸长量，并基于同一时刻的主轴转速和当前热伸长量得到电主轴在同一时刻的热误差数据；在预设时长内利用多组时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，步骤（1）中，按照1Hz的频率采集温度时序数据和热误差时序数据。

3.根据权利要求1所述的考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，步骤（2）中，使用支持向量机SVM来构建主轴状态分类器，将SVM的结果引入Plat scaling方法，输出主轴两个工作状态的概率，分别为：主轴转动状态的概率和主轴停止状态的概率。

4.根据权利要求1所述的考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，步骤（...

【技术特征摘要】

1.一种考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，步骤（1）中，按照1hz的频率采集温度时序数据和热误差时序数据。

3.根据权利要求1所述的考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，步骤（2）中，使用支持向量机svm来构建主轴状态分类器，将svm的结果引入plat scaling方法，输出主轴两个工作状态的概率，分别为：主轴转动状态的概率和主轴停止状态的概率。

4.根据权利要求1所述的考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，步骤（3）中，每个测温子模型包括若干个残差块，每个残差块包括两个膨胀因果卷积层、两个权重归一化层、两个relu激活函数层、两个随机失活层和一个残差连接层；在每个测温子模型中，首先对每个权重向量进行归一化，并利用非线性激活函数relu以及dropout正则化处理，同时在每两个膨胀因果卷积层中加入残差连接，并利用1×1卷积逐时间步作残差相加，保证输入和输出维度的相等。

5.根据权利要求1所述的考虑温度滞后现象的电主轴热误差预测方法，其特征在于，步骤（4）中，使用gru-tra...

【专利技术属性】
技术研发人员：康为民，傅建中，周文泓，彭业振，姚鑫骅，栾丛丛，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：