基于时间序列算法的数控机床热误差实时补偿建模方法

摘要

一种属于精密机床加工技术领域的基于时间序列算法的数控机床热误差实时补偿建模方法。包括以下步骤：(1)数据零均值化预处理，用逆序检验法和峰度偏度检验法判定数据的平稳性和正态性；(2)用自相关函数和偏相关函数及其截尾性结果判定准则进行热误差数学模型的模式识别；(3)采用最小二乘估计法或长自回归计算残差法实现热误差数学模型的参数估计；(4)热误差数学模型的定阶，采用AIC定阶准则、F检验定阶准则和白度检验定阶准则相结合的判定方法，完成热误差数学模型的定阶；(5)综合判定条件的整合处理，构建完整的预测数学模型公式。本发明的建模方法硬件需求较低，适用性广，建立的模型具有较高的预测精度和可靠性。

主权项

1.一种基于时间序列算法的数控机床热误差实时补偿建模方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据预处理，采用零均值法导出建模用的时序数据，用逆序检验法判定序列的平稳性，用峰度偏度检验法判定热误差数据序列的正态性；(2)热误差数学模型的模式识别，对于满足平稳性和正态性的样本用自相关函数和偏相关函数及其截尾性进行判定，完成热误差数学模型的选型；(3)热误差数学模型的参数估计，采用最小二乘估计法或长自回归计算残差法，实现对模型展开式中系数的估计；(4)热误差数学模型的定阶，采用AIC定阶准则、F检验定阶准则和白度检验定阶准则相结合的判定方法，完成模型阶次的判定；(5)综合判定条件的整合处理，构建完整的预测数学模型公式；所述的数据预处理，是指：对采样获得的热误差数据先后进行零均值处理、平稳性和正态性判定，保证进行模式识别的动态数据为平稳数据；所述的热误差数学模型的模式识别，是指：对热误差数据序列选择匹配的拟合模型，再利用该模型对数据特征和产生这一数据的系统进行分析；所述的热误差数学模型的参数估计，是指：对于模型展开式根据时序{x_t}估计出和这n+1个参数；所述的热误差数学模型的定阶，是指：采用AIC和F准则对模型初步定阶，再用白度检验准则，通过χ²检验法检验残差序列是否为白噪声，完成对模型的定阶；所述的综合判定条件的整合处理，是指：根据模型定阶结果，将估计参数代入预选的模型系统，进行数据整合后得到基于时序算法分析和计算的数控机床热误差数学模型。