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1、第9期組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)NO．92013年9月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueSep．2013文章編號(hào)：1001—2265(2013)09—0005—04基于因子分析和貝葉斯估計(jì)的機(jī)床熱誤差建模代貴松，楊建國(guó)，朱小龍(上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，上海200240)摘要：提出了一種基于因子分析和貝葉斯估計(jì)的機(jī)床熱誤差建模方法。根據(jù)因子分析理論，對(duì)布置在機(jī)床上的溫度傳感器進(jìn)行篩選，在保證建模精度的前提下，減少了溫度傳感器的數(shù)量，同時(shí)也大大減小了后續(xù)熱誤差建模的運(yùn)算量。以機(jī)床熱誤差和溫度變量為數(shù)據(jù)輸入集，通過(guò)因子分
2、析模型，推導(dǎo)出機(jī)床熱誤差的預(yù)測(cè)模型，然后對(duì)模型的參數(shù)采用貝葉斯估計(jì)。最后，在一臺(tái)車(chē)削加工中心上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，文章所提的方法，在保證建模精度的同時(shí)，有效減少了溫度傳感器的數(shù)量，并提高了熱誤差模型的精確性和魯棒性。關(guān)鍵詞：數(shù)控機(jī)床；熱誤差建模；因子分析；貝葉斯估計(jì)中圖分類(lèi)號(hào)：TH16；TG65文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AThermalErrorModelingofaMachineToolBasedonFactorAnalysisandBayesianEstimationDAIGui—song．YANGJian—guo，ZHUXiao-long(SchoolofMechanicalEnginee
3、ring，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China)Abstract：ThispaperproposedakindofthermalerrormodelingmethodofamachinetoolbasedonFac—torAnalysisandBayesianEstimation．AccordingtotheFactorAnalysistheory，thetemperaturesensorswhichisfixedonamachinetooliSselectedinordertodecreasethenumberofthetem
4、peraturesensorsonconditionofsufficientprecision，inthemeantime，themountofcomputationisgreatlydecreasedinthesubsequentthermalerrormodeling．Takingtherma1errorofflmachinetoolandtemperaturevariablesasaninputdataset，andusingFactorAnalysisModel，theforecastingmodelofthethermalerrorofama—chinetoolcanbede
5、duced．a(chǎn)ndthenestimatetheparametersofthemodelwithBayesianEstimation．Atlast，anexperimentisconductedonaturningcenterandtheresultshowsthatthemethodproposedinthispapercannotonlyensuretheprecisionofthemodelbutalsodecreasethenumberoftemperaturesensorsgreatly，andimprovetherobustnessofthethermalerrormode
6、lasaresult．Keywords：machinetool；thermalerrormodeling；factoranalysis；bayesianestimation組，再?gòu)母鞣纸M中選擇出與熱變形相關(guān)系數(shù)最大0引言的溫度變量作為建模的典型變量，以減小溫度變量隨著科學(xué)技術(shù)的Et新月異，制造業(yè)對(duì)于機(jī)床精之間的耦合性對(duì)于建模精度的影響，從而提高熱模度的要求不斷提高?。大量研究表明，在高精、高速型的魯棒性。最后，根據(jù)優(yōu)選出的典型溫度變量，加工過(guò)程中，機(jī)床熱變形引起的熱誤差占總誤差的采用因子分析和貝葉斯估計(jì)建立機(jī)床熱誤差模型。70％2j。因此，機(jī)床熱誤差補(bǔ)償能夠很有效地提高結(jié)果表明，該方法
7、大大提高了熱誤差模型的精度和機(jī)床的加工精度。在熱誤差補(bǔ)償過(guò)程中，溫度測(cè)點(diǎn)魯棒性，實(shí)現(xiàn)了熱誤差建模領(lǐng)域一次新的嘗試，具有的布置、選擇和熱誤差模型的建立是難點(diǎn)。從經(jīng)重大的理論意義和工程實(shí)踐意義。濟(jì)上考慮，需要盡可能地減少傳感器的數(shù)目，但太少1溫度測(cè)點(diǎn)在機(jī)床上的優(yōu)化布置的傳感器勢(shì)必影響熱誤差模型的精度。因此，對(duì)溫度測(cè)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化布置，確定傳感器的最優(yōu)數(shù)目和1．1因子分析基本原理最佳位置具有重要的實(shí)用價(jià)值。因子分析是一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，目的本文采用因
