[发明专利]基于时间特性的数控机床主轴系统热关键点选取建模方法

摘要

本发明公开了基于时间特性的数控机床主轴系统热关键点选取建模方法包括以下步骤：在标准转速图谱下所采集到的各温度测点的温度数据，按照其到达最高温度所需时间由少到多排序，通过模糊c均值聚类等聚类方法将温度测点分为几类后，对于每一类中的温度测点，按照上述的排序高低，选择排序高的点作为该类的热关键点，以选取的热关键点的温度数据和对应的热误差数据为训练集，利用支持向量机等回归方法，建立热误差模型。本发明提高了模型鲁棒性，使得选取的热误差关键点在对其它转速图谱下的热误差进行预测时能够具有较高精度。

主权项

1.基于时间特性的数控机床主轴系统热关键点选取建模方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、在标准转速图谱下采集各温度测点的温度数据，将该温度数据按照其到达最高温度所需时间由少到多排序，其表达式如下：/n /n(1)式中：x_ij是第i个测量点在第j分钟时的温度，Int()为取整函数，r_i为第i个测量点的排序值，r_i越大，表明第i个测量点达到最高温度所需的时间越少，则其排序越靠前；对于同时到达最高温度的测点，即r_i相同的测量点，按其在整个测量时间内的温度变化量从大到小排序；/nS2、通过聚类方法将温度测点分类后，对于每一类中的温度测点，按照步骤S1中排序的高低，选择排序高的点作为该类的热关键点，按此方法选择出每一类的热关键点，最终组成全部温度测点的热关键点；/nS3、以步骤S2中方法选取的热关键点的温度数据和对应的热误差数据作为训练集，利用回归方法建立热误差模型，并将非标准转速图谱下相同热关键点的温度数据带入训练好的热误差模型，对热误差进行预测。/n