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伯特利數控 加工中心 鉆攻中心

前言：

數控加工中心熱誤差對零件的加工精度影響顯著^[1]，研究表明，熱誤差占機床總誤差的40%?70%^[2_^3]。因此，針對數控機床熱誤差補償技術的研究在提升機床精度的研究中具有重要的意義^[4]。

數控加工中心熱誤差補償技術中，通過應用設計和制造技術改進機床結構的硬件補償方法，不僅成本高，而且效果并不十分理想，故常采用軟件熱誤差補償方法對機床熱誤差進行補償，即通過對數控機床有限溫度點進行采樣，由建立的熱誤差補償模型預測出熱誤差值，利用數控系統的原點會直接影響熱誤差補償精度和穩健性^[6]。目前機床熱誤差建模常采用的方法是多元線性回歸算法，該方法簡單快捷，且屬于無偏估計方法，故其模型具備較高的擬合精度^[;]。但在數控機床熱誤差建模中，由于加工中心溫度場的時變性和非線性，各溫度傳感器之間不可避免地存在不同程度的共線性問題^[8]，而共線性會對回歸分析產生嚴重影響，若直接將其用于數控機床熱誤差建模，會有損模型預測效果和穩健性^[9]。

為提高機床熱誤差補償模型的預測精度和穩健性，本文對多元回歸無偏估計進行了演化，提出一種無偏估計拆分（split, unbiased estimation，SUE)算法。該算法將建模過程分多步完成，每步只對一個自變量進行回歸分析，從而達到弱化自變量共線性、提高模型穩健性的目的。筆者根據Leaderway_V450型數控機床在不同季度內的多批次熱誤差空轉數據，對無偏估計拆分算法和多元回歸算法進行了精度和穩健性比對，驗證了無偏估計拆分算法在數控機床熱誤差建模中的高效性，為數控機床熱誤差補償建模的工程應用提供了參考依據。

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結束語：

在數控機床熱誤差建模補償應用中，建立能夠準確反映機床關鍵點溫升和熱變形之間的熱誤差模型，是軟件熱誤差補償的關鍵。由于機床溫度的復雜性,使得貼放在機床上的溫度傳感器之間具有不同程度的共線性關系。本文針對基于最小二乘原理的多元回歸無偏估計方法在處問題中的缺陷，對該方法進行演化，提出了一種無偏估計拆分算法，用于抑制建模自變量間的共線性。

本文對Leaderway_V450型數控加工中心主軸熱誤差分別建立了多元線性回歸模型和無偏估計拆分模型，研究結果顯示，無論是對于同季度內還是不同季度之間的熱誤差數據的預測，無偏估計拆分算法不僅保證了模型的高精度，而且具有更強的穩健性，此優勢在不同季度之間的熱誤差預測中更為明顯。本文工作為數控機床熱誤差補償技術提供了一種有效的建模方法，豐富了熱誤差建模理論，為實際工程應用提供了參考。

伯特利數控是一家集銷售、應用及服務于一體的公司。產品包括：CNC加工中心、鉆攻中心、龍門加工中心、雕銑機、石墨機、五軸加工中心、立式加工中心、臥式加工中心等。我們機床的生產工廠設在廣東省東莞市，目前其生產的加工中心70%出口，其中出口到歐洲占到50%。我們盡心、盡力、盡意的服務！