摘 要：在精密加工中，热误差对加工精度的影响不容忽视。为了精准预测热误差对车床主轴的影响，文章基于 Arduino 设计了温度测量系统，并配合千分表测量了主轴径向圆跳动随温度的变化情况。根据测量数据采用 BP 神经网络建立了车床主轴径向跳动热误差模型，通过该预测模型的结果可以采用 BP 神经网络来对车床主轴径向跳动热误差来进行分析预测。
关键词：热误差；加工精度；BP 神经网络
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.07.038
基金项目：陕西省教育厅专项科研计划项目（17JK1075）
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）07-0147-05
Temperature Measurement of Lathe Spindle and Thermal Error Prediction Based on Neural Network
LIANG Yan
(Xi'an Siyuan University, Xi'an 710038, China)
Abstract: In precision machining, the influence of thermal error on machining accuracy cannot be ignored. In order to accurately predict the influence of thermal error on the lathe spindle, a temperature measurement system is designed based on Arduino , and the variation of the radial runout of the main shaft with temperature change is measured using a dial indicator. Based on the measured data, a thermal error model of lathe spindle radial runout is established using BP neural network. The results of the prediction model can be used to analyze and predict the thermal error of lathe spindle radial runout using BP neural network.
Keywords: thermal error; machining accuracy; BP neural network
参考文献：
[1] 张曙，张炳生 . 机床的热性能设计（上） [J]. 机械设计与制造工程，2017，46（3）：1-8.
[2] 杨建国，张宏韬，童恒超，等 . 数控机床热误差实时补偿应用 [J]. 上海交通大学学报，2005，39（9）：1389-1392.
[3] 张毅，杨建国 . 基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差建模 [J]. 机械工程学报，2011，47（7）：134-139.
[4] 姜辉，杨建国，姚晓栋，等 . 数控机床主轴热漂移误差基于贝叶斯推断的最小二乘支持向量机建模 [J]. 机械工程学报，2013，49（15）：115-121.
[5] 姚晓栋，黄奕乔，马晓波，等 . 基于时间序列算法的数控机床热误差建模及其实时补偿 [J]. 上海交通大学学报，2016，50（5）：673-679.
[6] 郑金勇，刘保国，冯伟 . 基于遗传算法优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模研究 [J]. 机电工程，2019，36（6），602-607.
[7] 辛宗霈，冯显英，杜付鑫，等 . 基于 BP 神经网络的机床热误差建模与分析 [J]. 组合机床与自动化加工技术，2019（8）：39-43.
[8] 陆兴华，张忠海．融合机床加工特性的主轴回转误差预测[J]. 机床与液压，2019，47（20）：33-37.
[9] 沈花玉，王兆霞，高成耀，等 .BP 神经网络隐含层单元数的确定 [J]. 天津理工大学学报，2008，24（5）：13-15.
[10] 李荣钢，雷霖，张寒，等 . 数控机床温度无线检测与智能补偿系统 [J]. 工具技术，2018，52（7）：146-149.
作者简介：梁艳（1974.02—），女，汉族，陕西西安人，讲师，硕士研究生，研究方向：智能制造。