孙伟
个人信息Personal Information
教授
博士生导师
硕士生导师
性别:男
毕业院校:大连理工大学
学位:博士
所在单位:机械工程学院
办公地点:机械东楼
电子邮箱:sunwei@dlut.edu.cn
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基于 IFCM-GRA 的空间多维热误差温度测点优化
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论文类型:期刊论文
发表时间:2016-05-20
发表刊物:大连理工大学学报
收录刊物:PKU、ISTIC、CSCD、Scopus
卷号:56
期号:3
页面范围:236-243
ISSN号:1000-8608
关键字:数控机床;测点优化;FCM 聚类;灰色关联分析;灰色综合关联度
摘要:热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题。在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果。通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊 C‐均值(IFCM )聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点。对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系。采用IFCM‐GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少。在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个。在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内。