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伯特利數(shù)控 加工中心 鉆攻中心

前言：

數(shù)控加工中心熱誤差對零件的加工精度影響顯著^[1]，研究表明，熱誤差占機床總誤差的40%?70%^[2_^3]。因此，針對數(shù)控機床熱誤差補償技術(shù)的研究在提升機床精度的研究中具有重要的意義^[4]。

數(shù)控加工中心熱誤差補償技術(shù)中，通過應(yīng)用設(shè)計和制造技術(shù)改進(jìn)機床結(jié)構(gòu)的硬件補償方法，不僅成本高，而且效果并不十分理想，故常采用軟件熱誤差補償方法對機床熱誤差進(jìn)行補償，即通過對數(shù)控機床有限溫度點進(jìn)行采樣，由建立的熱誤差補償模型預(yù)測出熱誤差值，利用數(shù)控系統(tǒng)的原點會直接影響熱誤差補償精度和穩(wěn)健性^[6]。目前機床熱誤差建模常采用的方法是多元線性回歸算法，該方法簡單快捷，且屬于無偏估計方法，故其模型具備較高的擬合精度^[;]。但在數(shù)控機床熱誤差建模中，由于加工中心溫度場的時變性和非線性，各溫度傳感器之間不可避免地存在不同程度的共線性問題^[8]，而共線性會對回歸分析產(chǎn)生嚴(yán)重影響，若直接將其用于數(shù)控機床熱誤差建模，會有損模型預(yù)測效果和穩(wěn)健性^[9]。

為提高機床熱誤差補償模型的預(yù)測精度和穩(wěn)健性，本文對多元回歸無偏估計進(jìn)行了演化，提出一種無偏估計拆分（split, unbiased estimation，SUE)算法。該算法將建模過程分多步完成，每步只對一個自變量進(jìn)行回歸分析，從而達(dá)到弱化自變量共線性、提高模型穩(wěn)健性的目的。筆者根據(jù)Leaderway_V450型數(shù)控機床在不同季度內(nèi)的多批次熱誤差空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，對無偏估計拆分算法和多元回歸算法進(jìn)行了精度和穩(wěn)健性比對，驗證了無偏估計拆分算法在數(shù)控機床熱誤差建模中的高效性，為數(shù)控機床熱誤差補償建模的工程應(yīng)用提供了參考依據(jù)。

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結(jié)束語：

在數(shù)控機床熱誤差建模補償應(yīng)用中，建立能夠準(zhǔn)確反映機床關(guān)鍵點溫升和熱變形之間的熱誤差模型，是軟件熱誤差補償?shù)年P(guān)鍵。由于機床溫度的復(fù)雜性,使得貼放在機床上的溫度傳感器之間具有不同程度的共線性關(guān)系。本文針對基于最小二乘原理的多元回歸無偏估計方法在處問題中的缺陷，對該方法進(jìn)行演化，提出了一種無偏估計拆分算法，用于抑制建模自變量間的共線性。

本文對Leaderway_V450型數(shù)控加工中心主軸熱誤差分別建立了多元線性回歸模型和無偏估計拆分模型，研究結(jié)果顯示，無論是對于同季度內(nèi)還是不同季度之間的熱誤差數(shù)據(jù)的預(yù)測，無偏估計拆分算法不僅保證了模型的高精度，而且具有更強的穩(wěn)健性，此優(yōu)勢在不同季度之間的熱誤差預(yù)測中更為明顯。本文工作為數(shù)控機床熱誤差補償技術(shù)提供了一種有效的建模方法，豐富了熱誤差建模理論，為實際工程應(yīng)用提供了參考。

伯特利數(shù)控是一家集銷售、應(yīng)用及服務(wù)于一體的公司。產(chǎn)品包括：CNC加工中心、鉆攻中心、龍門加工中心、雕銑機、石墨機、五軸加工中心、立式加工中心、臥式加工中心等。我們機床的生產(chǎn)工廠設(shè)在廣東省東莞市，目前其生產(chǎn)的加工中心70%出口，其中出口到歐洲占到50%。我們盡心、盡力、盡意的服務(wù)！