仪器仪表学报

作者：谭儒龙，徐凯，李国龙，李喆裕，杜柳青

单位：谭儒龙,重庆理工大学机械工程学院重庆400054,rulong.tan@cqut.edu.cn,徐凯,重庆理工大学机械工程学院重庆400054,1655341185@qq.com,李国龙,重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室重庆400044,,李喆裕,重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室重庆400044,,杜柳青,重庆理工大学机械工程学院重庆400054,

关键词：数据驱动;热误差;数据集重构;半闭环

基金：国家自然科学基金项目（U22B2084, 52375083）、重庆市自然科学基金项目（CSTB2022NSCQ-MSX0475）、重庆市教育委员会科学技术研究计划青年项目（KJQN202301110）资助

数据驱动方法广泛用于热误差建模，然而缺乏机理支撑的开环串行结构难以保证模型在新工况中的鲁棒性，模型预测性能无法保障。对此，本文提出了一种基于数据集重构的主轴热误差半闭环建模方法，以被预测批次及建模批次的环境温度为参考对原始建模批次排序筛选，重构建模数据集并建立半闭环热误差模型。方法应用于车床主轴热误差的预测过程，所提重构数据集的热误差模型在3组测试中预测结果的均方根误差分别为1.7μm、1.7μm、0.9μm，相比常规模型精度提高29.2%、39.3%、64.0%，提升效果显著。方法为现有热误差串行开环建模模式提供闭环反馈环节，对于进一步提升热误差模型性能具有一定意义。

来源：2024年第8期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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