针对数控加工过程日益复杂,数控系统热误差建模及误差补偿控制越发困难的问题,分析了传统建模方式面临的挑战,阐明了以"数据+算法+算力"的数据驱动建模架构在数控系统智能化与精度提升方面面临的机遇和挑战。以数据驱动技术为线索,对数控设备热误差建模和误差补偿控制2个方面的研究现状进行综述。并对数据驱动算法在数控系统中的应用前景进行了乐观预测。

针对铣床主轴运行产生的热误差问题,采用改进BP神经网络预测模型,并对预测结果进行验证。融合量子粒子群算法和差分进化算法的各自优点,给出混合算法寻优操作流程。分析BP神经网络结构,给出改进BP神经网络优化流程图,构造铣床热误差适应度函数,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。通过具体实例对铣床热误差进行实验验证,预测结果显示：BP神经网络预测偏差值较大,在Y轴、Z轴方向预测产生的偏差最大值分别为7.3μm和7.5μm,改进BP神经网络预测偏差值较小,在Y轴、Z轴方向预测产生的偏差最大值分别为2.8μm和2.9μm。同时,改进BP神经网络预测铣床热误差与实际偏差值波动较小。采用改进BP神经网络预测铣床热误差精度较高,可以提高主轴加工工件的精度。

提出了基于丝杠热源表面检测温度的滚珠丝杠热误差预测解析模型.首先,基于变量分离法推导出丝杠轴一维热传导方程的解析解.然后,将两个轴承视为固定热源,将螺母简化为连续分布的多个可移动热源,给出了各热源激励起丝杠温度分布的解析表达式,进而依据叠加原理得出了多热源作用下丝杠轴温度的预测方程.依据各热源表面测点和中心温度的有限元计算结果,确定了其温度差随进给速度和时间变化函数曲线的拟合参数,进而提出了丝杠热误差预测的解析模型.最后通过试验验证了预测模型的有效性.

为减少热误差对数控机床加工精度的影响，提高灰色系统模型（GreysystemModel，GM）的预测精度，尝试将改进混沌粒子群优化（Improvemen Chaotic Particle Swarm Optimization，ICPSO）算法引入到灰色系统模型中，提出一种基于改进混沌粒子群优化算法的灰色系统模型数控机床热误差建模方法。首先，建立粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）粒子与GM（1，N）系数的映射关系；其次，ICPSO中混沌理论的Logistic映射对粒子群的位置和速度进行初始化，通过优化搜索得到最优GM（1，N）系数和输入子集；最后，建立改进混沌粒子群优化的灰色系统模型（ICPSO．GM），对数控机床热误差进行预测。仿真实验表明，ICPSO-GM预测精度高于GM和人工神经网络（ANN）模型，证明了ICPSO-GM能有效地解决数控机床热误差预测问题。