一种基于强化学习的机床热误差补偿方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于强化学习的机床热误差补偿方法及装置，包括以下：获取机床整体温度数据；通过k均值聚类对所述温度数据进行分组优化得到处理后温度数据；获取预设的各个时间节点的机床线性轴和旋转轴的热误差数据；将处理后温度数据以及热误差数据利用时间序列分组得到分组结果；基于强化学习对分组结果进行处理建立机床温度与热误差之间的数学模型；获取机床实时温度，将机床实时温度输入数学模型得到机床热误差，基于机床热误差进行机床热误差补偿。通过强化学习算法的在线训练和策略更新，使机床能够在复杂的加工环境中保持高精度性能。可以适应多种机床结构和加工条件，无需针对每种设备进行单独建模，提高建模过程的通用性和应用范围。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及强化学习相关，尤其涉及一种基于强化学习的机床热误差补偿方法及装置。

技术介绍

1、在高精度加工场景中，机床在运行过程中会因热量累积导致部件产生热变形，从而引发加工误差。传统基于物理模型或经验数据拟合的方法，在处理复杂、非线性热误差问题时存在较大的误差。此外，随着机床结构的复杂化，这些方法无法全面捕捉多变量间的非线性关系，导致模型预测的精度和鲁棒性不足。当前的热误差补偿方法通常依赖于离线建模，缺乏在线更新能力，难以适应机床运行环境的动态变化（如不同加工任务、环境温度波动等）。且现有方法往往针对特定机床或加工条件设计，缺乏通用性。一旦加工条件发生变化，需要重新建模，导致建模周期长、效率低、适应能力差。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是为了至少解决现有技术的不足之一，提供一种基于强化学习的机床热误差补偿方法及装置。

2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下的技术方案：

3、具体的，提出一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，包括以下：

4、获取机床整体温度数据，如本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，其特征在于，包括以下：

2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，其特征在于，具体的，通过机床的温度传感器的典型布局来获取机床整体温度数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，其特征在于，具体的，通过激光干涉仪以多次测量的方式测定预设的各个时间节点的机床线性轴和旋转轴的热误差数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，其特征在于，具体的，将处理后温度数据以及热误差数据利用时间序列分组得到分组结果，包括，

5.根据权利要求4所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，其特征在于，包括以下：

2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，其特征在于，具体的，通过机床的温度传感器的典型布局来获取机床整体温度数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，其特征在于，具体的，通过激光干涉仪以多次测量的方式测定预设的各个时间节点的机床线性轴和旋转轴的热误差数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于强化学习的机床热误差补偿方法，其特征在于，具体的，将处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈新度，孙明扬，夏鸿建，刘跃生，吴磊，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：