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针对机床热误差补偿技术中的关键温度测点选取问题,提出了一种温度测点优化新方法.首先采用简单相关分析,剔除掉与热误差明显不相关的测点.然后对初步筛选出的测点进行模糊聚类分析,以消除温度变量间的复共线性问题,同时进行灰色综合关联度分析,判断各测点与热误差间的紧密程度.根据分析结果,建立多个不同测点的热误差模型,对模型进行基于统计学理论的分析,确定出关键温度变量,将温度测点由20个减少至4个.根据优化结果,重新建立多元线性回归模型.误差预测结果表明,主轴Z向最大热误差从17.903μm减小到1.850μm. 相似文献
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