机床与液压

作者：张珂，徐鹏，王展，王子男

单位：沈阳建筑大学机械工程学院;沈阳工业大学机械工程学院；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：电主轴;热误差建模;猎人猎物算法;Kmeans++聚类;灰色关联度分析

基金：国家自然科学基金项目(52175107；52205117)；辽宁省兴辽英才青年拔尖人才项目（XLYC2203015）

电主轴转子热误差是导致机床加工误差最主要的因素。为了准确预测电主轴热误差，开展了基于HPO-ELM的电主轴热误差建模研究，采集电主轴温升和热误差数据，利用Kmeans++聚类结合灰色关联度理论对其进行分析，提出基于猎人猎物算法优化极限学习机的热误差建模方法，最后建立电主轴热误差预测模型。对电主轴热误差进行仿真分析，并将所提方法与ELM、GA-ELM方法进行热误差预测准确性对比。结果表明:相比ELM、GA-ELM方法,基于HPO-ELM建立的热误差模型具有更高的准确性，预测精度可达98.08%，预测残差值小于1 μm，证明了此模型具有更好的预测精度和鲁棒性。

来源：2024年第22期

《机床与液压》期刊编辑部

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