伯特利数控     

 前言：

  数控加工中心热误差对零件的加工精度影响显著^[1]  ，研究表明  ，热误差占机床总误差的40%?70%^[2_^3] 。因此  ，针对数控机床热误差补偿金技术的研究在提升机床精度的研究中具有重要的意义^{[4] 。}

数车生产制造平台热精度补偿费用水平中  ，根据操作设计方案和研发水平改造数控机床结构特征的设备补偿最简单的方法  ，除了投入高  ，有时目的并不非常抱负  ，故常使用游戏热误差赔赏方案对数控热测量误差进行补偿费用  ，即顺利通过对数控数控车床有限的温度点进行采样系统  ，由成立的热出现偏差的原因赔偿标准模式化予测出热出现偏差的原因值  ，凭借数控控制系统的端点会单独干扰热不确定度补偿费高精度和稳建性^[6] 。当今设备热差值模形场景常按照的的形式是多维线性网络回归模形算法流程图  ，该的形式简短快捷键  ，且属无偏想必的形式  ，故其模形享有较高的曲线拟合高精准度^[;] 。但在车床机床主轴热粗差建模方法中  ，会因为生产制作中溫度场的时性质发生变化和非非直线  ，各溫度调节器器相互之间不易以免地现实存在各种方面的共非直线事情^[8]  ，而共波形会对归来剖析引起重要后果  ，若随便将其于数铣机器热精度设计  ，也有损3d模型分折目的和添富蓝筹性^[9] 。

为提高机床热误差补偿模型的预测精度和稳健性  ，本文对多元回归无偏估计进行了演化  ，提出一类无偏估测切分（split, unbiased estimation  ，SUE)数学模型 。该数学模型将绘制时分多步进行  ，每步只对一个自变量进行回归分析  ，从而达到弱化自变量共线性、提高模型稳健性的目的 。笔者根据Leaderway_V450型数控机床在不同季度内的多批次热误差空转数据  ，对无偏估计拆分算法和多元回归算法进行了精度和稳健性比对  ，验证了无偏估计拆分算法在数控机床热误差建模中的高效性  ，为数控机床热误差补偿建模的工程应用提供了参考依据 。

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结束语：

    在数控加工数控加工中心热不确定度型号拆迁赔偿费使用中  ，搭建也能最准确反映落实数控加工中心至关重要点升温和热倾斜中的热不确定度型号  ，是手机软件热不确定度拆迁赔偿费的至关重要 。鉴于数控加工中心溫度的复杂的性,促使贴置于数控加工中心上的溫度传探测器器中有与众不同的程度的共曲线关心 。本段对源于面值最小二乘设计原理的多维度归来无偏计算出来方式 在处故障中的疵点  ，对该最简单的方法实施衍变  ，明确提出了了种无偏基本上分拆图像匹配  ，用在压制模型场景自数组间的共规则化 。

本文对Leaderway_V450型数控加工中心主轴热误差分别建立了多元线性回归模型和无偏估计拆分模型  ，研究结果显示  ，无论是对于同季度内还是不同季度之间的热误差数据的预测  ，无偏估计拆分算法不仅保证了模型的高精度  ，而且具有更强的稳健性  ，此优势在不同季度之间的热误差预测中更为明显 。本文工作为数控机床热误差补偿技术提供了 一种有效的建模方法  ，丰富了热误差建模理论  ，为实际工程应用提供了参考 。

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