摘要：重型数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键问题。针对一台典型的重型落地铣镗床,以机床热误差测量试验为依据,分析该类机床温度场的特点;据此提出一种旨在完成高效温度测点优化的改进系统聚类方法,该方法使用一种兼顾欧氏距离和相关系数的系统聚类准则,可以有效地降低优化后温度测点之间的共线性。基于优化后的温度测点,利用多元线性回归分析,构建了机床的热误差预测模型。现场试验数据表明,该方法可以将热误差预测的均方根误差降低到10μm以下,相较于其他方法有着更高的热误差预测精度,有望在其他重型数控机床的热误差建模和预测研究中得到更大的推广应用。

关键词：重型数控机床 温度测点优化 热误差建模 系统聚类方法 

单位：清华大学精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室; 北京100084