基于偏相关-灰色综合关联度的温度测点优化

简介

机床的热误差建模与补偿技术是提高机床加工精度的行之有效方法,而关键温度测点的选择是成功实施该技术的重要前提,由此提出一种基于偏相关-灰色综合关联度的温度测点优化方法。采用偏相关分析法,分析单一温度测点与主轴热误差间的相关性,剔除掉不相关或弱相关的测点,对剩余测点进行基于灰色综合关联度算法的分析,量化各测点与机床主轴热误差间的紧密程度,将测点数量由16个减少至4个。根据优化结果,建立4测点的热误差预测模型,分析表明,主轴Z向最大热误差由10.338μm减小至1.299μm,验证了温度测点优化结果的有效性。