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摘要
为了提高热误差模型的预测精度和减少布置在机床内部的温度传感器数量，提出一种基于单个温度传感器数据的主轴轴向热误差辨识模型。该模型的输入由单个温度传感器采集的数据处理生成，内部参数少，利用智能优化算法的全局寻优能力辨识模型参数，减少人工干预，使得模型泛化性更强。以某型号三轴机床为实验对象，通过机床切削工件，验证模型辨识效果。通过与神经网络主轴热误差预测模型对比分析及实验验证，结果表明：提出的热误差模型预测主轴轴向热误差的残差较小，预测精度较高，且具有内部参数少和泛化能力强等优点，可支持数控机床的集成应用。
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