一种基于MSSSA-LSTM的数控机床主轴热误差建模方法

本发明公开了一种基于MSSSA‑LSTM的数控机床主轴热误差建模方法，在主轴系统空转下，通过温度传感器测量机床不同温度测点的温度，采用位移传感器获得机床主轴的z向热变形值数据，利用模糊c均值聚类和灰色关联度分析，筛选出关键测温点，获得关键测温点下的温度值和z向热变形值数据，并划分训练集和测试集；构建LSTM热误差预测模型，利用多策略融合的麻雀搜索算法对LSTM的一系列超参数进行优化，每一个麻雀代表一组长短期记忆神经网络的参数组合，构建MSSSA‑LSTM的主轴热误差预测模型；利用训练集对模型进行训练，并利用测试集进行验证，将训练得到的模型用于预测机床主轴的z向热变形值。本发明提出的MSSSA_LSTM热误差预测模型相较于未优化前的LSTM模型具有更好的预测精度。