基于IGA-FNN方法的数控机床主轴热误差补偿优化

摘要

机床主轴热误差补偿效果会影响到数控机床的加工误差。为此设计了一种基于IGA改进FNN方法的数控机床主轴热误差补偿优化。利用优化遗传算法改进前馈神经网络，完成机床主轴热误差预测。实验测试结果表明：补偿后真实值均比预测值表现出更稳定变化，残差基本控制在3μm以内。通过模糊手段对神经网络改进后RMSE和MAPE结果提高了约40%，获得了更优综合性能。该研究有助于提高数控机床加工精度，为后续的工艺优化奠定一定的理论基础。

关键词

数控机床 / 热误差补偿 / IGA-FNN / 误差预测