基于粗糙集与偏相关分析的机床热误差温度测点约简
为了合理减少温度测点数量并有效提高温度数据采集与分析的效率，提出了一种基于粗糙集与偏相关分析相结合的温度测点约简方法。首先，利用偏相关分析的方法建立了温度变量与主轴热误差之间的偏相关系数，并以此为依据辨识了主要的敏感温度变量。然后，在基于粗糙集理论获取的可行温度测点组合基础上，筛选出包含敏感温度变量最多及偏相关度高的温度测点组合。最后，建立了热误差线性回归模型，并在某型号数控机床上进行验证与分析。结果表明：温度传感器测点可由22个减少到6个，在很大程度上提高了热误差模型的精确性和鲁棒性。
热误差、粗糙集、偏相关分析、数控机床、温度测点优化
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TG661
国家自然科学基金资助项目51575010;北京市科技新星计划项目Z1511000003150138
2016-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
969-974
