仪器仪表学报

作者：李莉，刘柄瑶，杨洪涛，秦鹏飞，王申奥

单位：李莉,安徽理工大学机电工程学院淮南232000,,刘柄瑶,安徽理工大学机电工程学院淮南232000,,杨洪涛,安徽理工大学机电工程学院淮南232000,lloid@163.com,秦鹏飞,安徽理工大学机电工程学院淮南232000,,王申奥,安徽理工大学机电工程学院淮南232000,

关键词：一维工作台;精度损失;定位误差;动态贝叶斯网络;预测模型

基金：安徽省高等学校科学研究项目（2022AH050805）、安徽理工大学引进人才科研启动基金（2021yjrc32）项目资助

数控机床核心零部件工作台随着使用时间的增加会出现磨损、失效现象，造成加工精度降低。为了精确预测工作台在各影响因素下随着使用时间的动态特征带来的定位精度损失，以一维工作台为研究对象，提出了基于动态贝叶斯网络的一维工作台定位精度损失建模预测方法。通过实测误差数据和预测数据对比分析，验证所提方法的有效性。首先，根据一维工作台的结构分析确定误差源组成，根据建立的一维工作台在复杂工况下的精度损失理论模型,得到负载、速度、温度、时间为工作台定位误差主要影响因素。其次，搭建实验装置测得不同影响因素下的定位误差数据，根据云图结果验证理论建模的正确性。接着，引入时间维度构建多因素影响下一维工作台定位误差动态贝叶斯网络预测模型,依次确定动态贝叶斯网络的基本结构、网络节点和变量域范围。随后，采用数理统计和EM结构算法对参数学习,得到根节点的先验概率分布和非根节点的条件概率。最后，以前后定位误差为例,利用动态贝叶斯网络聚类推理算法实现工作台定位误差的预测,同时对比相同条件下的实测误差。结果表明,工作台前后定位误差预测与实测曲线总体均随时间的增加而增大,两者变化趋势相似,最大绝对误差为1.63μm,最大相对误差为13.471%，验证了预测模型的有效性。

来源：2025年第11期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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