一种基于强化学习的机床热误差补偿方法及装置

本发明涉及一种基于强化学习的机床热误差补偿方法及装置，包括以下：获取机床整体温度数据；通过k均值聚类对所述温度数据进行分组优化得到处理后温度数据；获取预设的各个时间节点的机床线性轴和旋转轴的热误差数据；将处理后温度数据以及热误差数据利用时间序列分组得到分组结果；基于强化学习对分组结果进行处理建立机床温度与热误差之间的数学模型；获取机床实时温度，将机床实时温度输入数学模型得到机床热误差，基于机床热误差进行机床热误差补偿。通过强化学习算法的在线训练和策略更新，使机床能够在复杂的加工环境中保持高精度性能。可以适应多种机床结构和加工条件，无需针对每种设备进行单独建模，提高建模过程的通用性和应用范围。