基于粗糙集和多目标优化的机床温度敏感点选择方法

本发明属于机床温度监测技术领域，尤其涉及基于粗糙集和多目标优化的机床温度敏感点选择方法，包括：S1、获取不同工况下各候选的温度测点的温度数据，以及机床的热误差数据；S2、建立粗糙集的决策表；S3、根据粗糙集理论计算决策属性对各条件属性的依赖度；S4、按照预设的方法引入信息熵，并结合S3的依赖度计算决策属性对各条件属性的信息依赖度；再根据信息依赖度计算各条件属性对决策属性的信息重要度；S5、基于S4得到的信息依赖度以及信息重要度建立多目标属性约简模型；S6、应用多目标优化算法求解最优温度测点组合。本方法可以能准确且稳定的选择合理的温度传感器部署位置，从而准确的监测机床温度场，提升热误差预测和补偿模型精度。