文献类型：期刊文章

作　　者：刘洪江[1] 胡腾[1,2] 何勇[3] 董峰[4] 罗为[5]

LIU Hong-jiang;HU Teng;HE Yong;DONG Feng;LUO Wei(School of Mechanical and Electrical Engineering,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China;Sichuan Push Ningjiang Machine Tool Co.,Ltd.,Dujiangyan 611830,China;Training Center,China National Petroleum Corporation Chuanqing Drilling Engineering Co.,Ltd.,Chengdu 610213,China;Chengdu Guangtong Automobile Co.,Ltd,Chengdu 611430,China;China Quality Certification Center,Chengdu 610065,China)

机构地区：[1]西南石油大学机电工程学院,四川成都610500 [2]四川普什宁江机床有限公司,四川都江堰611830 [3]中国石油集团川庆钻探工程有限公司培训中心,四川成都610213 [4]成都广通汽车有限公司,四川成都611430 [5]中国质量认证中心,四川成都610065

出　　处：《工程设计学报》

基　　金：国家科技重大专项资金资助项目(2018ZX04032001)。

年　　份：2022

卷　　号：29

期　　号：3

起止页码：339-346

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对数控机床多热源所致的温升与主轴热误差之间复杂的非线性关系问题,提出一种鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法与支持向量机(support vector machines, SVM)相结合的主轴热误差预测模型(以下简称热误差模型)。以某精密数控机床的主轴单元为研究对象,采用五点法对其在空转状态下的轴向热变形进行测量,并借助热电偶传感器对机床的4个关键温度测点的温度进行采集。以SVM为理论基础,随机选取75%的数据样本进行训练,进而构建主轴热误差模型。其中,利用CSO算法优化SVM模型的惩罚参数c和核参数g,以提升热误差模型的预测能力及鲁棒性。以余下的25%的样本作为测试数据集,对所得热误差模型进行验证。利用CSO-SVM模型对不同工况下主轴的热误差进行预测,并将预测结果与测量结果进行对比。结果表明:当主轴转速为3 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度高达97.32%,相较于多元线性回归模型和基于粒子群优化的SVM模型分别提升了6.53%和4.68%;当主轴转速为2 000,4 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度分别为92.53%、91.82%,表明该模型具有较高的预测能力和良好的鲁棒性。CSO-SVM模型具有较强的实用性和工程应用价值。

关 键 词：数控机床 主轴 热误差 鸡群优化  支持向量机  

分 类 号：TH161]