摘要
本申请公开了一种基于时空特征融合的数控机床误差智能补偿方法,具备如下优点:通过时空特征融合与物理约束模型,实现热误差、力误差等多源误差的解耦分析,通过物理模型分离热误差、力误差,数据驱动模型修正非线性残差,提升了建模精度,且降低了建模误差;基于模型预测控制的滚动优化策略,可实时动态的对数控机床进行误差补偿,可在极段时间内完成补偿参数更新,适应加工工况的快速变化;结合物理先验与数据驱动的混合模型,全工况定位误差控制,使其控制在精准的误差范围内,精度大幅提升;物理模型提供误差产生的机理解释,数据驱动模型,补充非线性误差的修正,二者结合的误差补偿策略,极大地提升了补偿策略的工程可信度。
技术关键词
非线性误差
热误差模型
智能补偿方法
数控机床误差
误差预测
长短期记忆网络
数据驱动模型
变形误差
补偿误差
误差补偿策略
滚动优化策略
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