摘要
本发明属于数控机床误差补偿领域,具体涉及一种考虑动态冷却效应的数控机床主轴热误差建模方法,该方法包括步骤1:设计热态特性实验并采集数据集;步骤2:构建动态冷却效应表征层;步骤3:构建KE‑LSTM温度特征提取层;步骤4:构建双注意力融合层;步骤5:构建KAN层与输出层;步骤6:通过灰狼优化算法优化神经网络关键超参数;最终构建了考虑动态冷却效应的机床主轴热误差模型CCTEM,本发明提升了模型的可解释性和泛化能力,克服了忽略动态冷却效应所带来的不足,为后期热误差补偿提供了核心支撑。
技术关键词
机床主轴热误差
效应
长短期记忆神经网络融合
动态
灰狼优化算法
数控机床误差补偿
模型超参数
设计数控机床
Sigmoid函数
涡流位移传感器
优化神经网络
通道注意力机制
热误差补偿
矩阵
主轴箱
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