[发明专利]一种数控机床主轴热变形预测方法及系统

摘要

本发明属于机床热误差测量领域，并具体公开了一种数控机床主轴热变形预测方法及系统，其利用模型建立模块构建神经网络模型，该神经网络模型以机床当前时刻之前的运动状态数据和热变形状态数据作为输入，并以当前时刻之后一段时间内的主轴热变形量为输出；利用数据采集模块采集机床主轴电流、主轴速度和环境温度及主轴热变形量构建训练集；利用模型训练模块将训练集中的数据输入神经网络模型中进行训练；利用热变形预测模块实时获取待预测机床的运动状态和热变形状态数据，并将其输入已训练的神经网络模型中实现主轴热变形的预测。本发明预测效果好，可有效减小机床加工过程中热误差的影响，适用于无内置温度传感器的机床主轴热变形的预测。

主权项

1.一种数控机床主轴热变形预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1构建神经网络模型，该神经网络模型以机床当前时刻t之前的运动状态数据和热变形状态数据作为输入，并以当前时刻t之后的τ时间段内的主轴热变形量为输出，其中机床运动状态数据包括t‑τ至t时间段内的机床主轴电流i、主轴速度v和环境温度T，热变形状态数据包括t‑kτ至t时间段内的主轴热变形量，k为正整数；S2采集t‑τ至t时间段内的机床主轴电流i、主轴速度v和环境温度T以及t‑kτ至t时间段内的主轴热变形量以构建训练集用于模型训练；S3将训练集中的数据输入构建的神经网络模型中进行模型训练，以训练获得用于主轴热变形预测的神经网络模型；S4实时获取待测机床的运动状态数据和热变形状态数据，并将其输入训练获得的神经网络模型中以得到机床主轴热变形量，以此达到主轴热变形预测的目的。