主轴热变形是影响数控机床加工精度的主要因素.为提高主轴热误差的预测精度,提出了基于信息粒化支持向量机(SVM)的主轴热误差综合预测模型.使用信息粒化方法对采样温度数据与主轴热误差数据进行预处理,分别建立基于SVM的主轴热误差的回归预测模型和时间序列模型,通过计算两个模型权重系数,最终建立主轴热误差综合预测模型.以2MZK7150五轴数控可转位刀片工具磨床为研究对象,实验表明,较之于单一模型该模型具有良好的泛化能力和较高建模精度.
主轴热误差 信息粒化 支持向量机 预测模型