机床与液压

作者：李新然，徐加贤，安冬，邵萌

单位：沈阳建筑大学机械工程学院；沈阳建筑大学机械工程学院；沈阳建筑大学机械工程学院；沈阳建筑大学机械工程学院

关键词：高速电主轴;灰狼优化算法;核极限学习机;热误差预测模型

基金：辽宁省教育厅一般项目（LJKMZ20220915）

为了提升高速电主轴热误差预测模型的准确性，以100MD60Y4高速电主轴为研究对象，采用FCM算法和Pearson相关系数法筛选出与热变形相关度较高的温度测点，降低温度之间的共线性，提高模型预测精度。在GWO初始阶段，引入Cubic混沌映射改进种群初始化，增强初始种群的遍历性和多样性；在算法搜索阶段，引入正弦变化收敛策略，提高算法局部搜索能力；在算法收敛后期，引入高斯变异策略，降低算法陷入局部最优的概率，结合3种改进策略得到IGWO。利用IGWO优化KELM的核函数和正则化系数，建立IGWO-KELM电主轴热误差预测模型。将IGWO-KELM模型与GWO-KELM、PSO-KELM、KELM模型进行比较，实验结果表明：IGWO-KELM模型精度在0.98以上，平均预测残差最低为5 nm，证明了IGWO-KELM模型具有良好的预测精度和稳定性，为电主轴热误差预测提供了一种新方法。

来源：2025年第24期

《机床与液压》期刊编辑部

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