基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

作者：问梦飞; 钟建琳^*; 彭宝营; 王鹏家; 王增新

来源：机床与液压, 2022, 50(22): 38-42.

• 鲸鱼优化算法
• 模糊聚类结合灰色关联度分析
• 热误差预测模型
• 支持向量回归

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型，以某台电主轴为实验对象，测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论，优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法，建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明：鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差，将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。

• 单位
  机电工程学院; 北京信息科技大学