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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利机理驱动的机床进给轴时变热误差模型在线进化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116027733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310065660.7，技术领域涉及：G05B19/404；该发明授权机理驱动的机床进给轴时变热误差模型在线进化方法是由刘阔;宋磊;李凯;邵佳煊;张松;王永青设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本机理驱动的机床进给轴时变热误差模型在线进化方法在说明书摘要公布了：一种机理驱动的机床进给轴时变热误差模型在线进化方法，步骤为：基于摩擦生热、热传导和对流散热机理，建立机理驱动的机床进给轴时变热误差模型；依据在线直接测量和接近最终因变量原则，确定关键中间因变量为丝杠温度；根据中间因变量的模型计算值和在线测量值的一致性，主动识别机理驱动模型的准确性，若一致性差，则模型准确性差，若一致性好，则模型准确性好；根据模型准确性的主动识别结果，若模型准确性差，则进行模型参数在线更新，若模型准确性好，则保持模型不变。本发明使机理驱动的机床进给轴时变热误差模型具有在线进化能力，为提高时变热误差模型在长期运行中的鲁棒性，保证机床时变热误差长期准确补偿提供了具体方案。

本发明授权机理驱动的机床进给轴时变热误差模型在线进化方法在权利要求书中公布了：1.一种机理驱动的机床进给轴时变热误差模型在线进化方法，其特征在于，所述的在线进化方法：首先，基于摩擦生热、热传导和对流散热机理，建立机理驱动的机床进给轴时变热误差模型；其次，根据进给轴时变热误差模型推导过程，选取机床温度作为关键中间因变量；再次，获取中间因变量的模型计算数据集与在线测量数据集；接着，根据中间因变量的模型计算数据集和在线测量数据集的一致性，主动识别机理驱动模型的准确性，若中间因变量的模型计算数据集和在线测量数据集不一致，则判断为模型准确性差，若中间因变量的模型计算数据集和在线测量数据集一致，则判断为模型准确性好；最后，根据模型准确性的主动识别结果，决定是否进行模型参数在线更新，若模型准确性差，则进行模型参数在线更新，若模型准确性好，则保持模型不变； 具体过程如下： 第一步，建立机理驱动的机床进给轴时变热误差模型； 以机床进给轴机械坐标原点为原点，沿运动轴线方向建立坐标系O-x，在与坐标原点O相距x处取微段dx，基于摩擦生热、热传导和对流换热理论，计算丝杠微段dx的摩擦生热量、热传导量和对流换热量，结合能量守恒定律，计算丝杠微段dx的热变形，并在进给轴行程范围内进行积分，建立机理驱动的数控机床进给轴时变热误差模型； x位置处的丝杠微段dx与螺母在t-Δt,t时间段内摩擦生热量Qfx,t表示为： 式中，Q0是螺母摩擦丝杠微段dx一次产生的热量；N是单位时间内螺母与丝杠dx段的平均摩擦次数； t-Δt,t时间段内丝杠微段的热传导热量分别为： 式中，Qtx,t为t-Δt,t时间段内x位置处的热传导热量；Qtx+dx,t为t-Δt,t时间段内x+dx位置处的热传导热量；λ为丝杠的热传导系数；Rs为丝杠的等效直径；为t时刻x位置处的温度梯度数值，为t时刻x+dx位置处的温度梯度数值； t-Δt,t时间段内辐射和对流综合传热过程的传热量Qcrx,t表示为： 式中，k是丝杠运动时，对流换热强度的增大倍数；h是丝杠与空气的对流换热系数；Tsx,t是t时刻丝杠x位置处丝杠的温度；Tft是t时刻与丝杠表面接触的空气温度； 在t-Δt,t时间段内丝杠微段dx的热增量ΔQx,t为： 式中，c是丝杠材料的比热容；ρ是丝杠材料的密度；是t时刻丝杠x位置处丝杠的温度随时间的变化速率； 根据能量守恒，结合式1～5得到丝杠温度场： 丝杠在任意时刻t的热膨胀误差： 式中，coff为丝杠的热膨胀系数；l是直线进给轴的热膨胀误差计算范围；Tstx,t是t时刻x位置处的丝杠温度测量值；Tstx,0是初始时刻x位置处的丝杠温度测量值； 第二步，确定机理驱动的进给轴时变热模型关键中间因变量； 根据机理驱动的机床进给轴时变热误差模型推导过程，依据关键中间因变量的选取原则，选取丝杠的温度Tsx,t作为中间因变量；另外，求解Tsx,t时用到了全部未知参数Kn＝[Rs,Q0,h,λ,k]，可在模型参数更新时确保关键参数被更新； 第三步，获取中间因变量的模型计算数据集与在线测量数据集； 机床工作过程中，将丝杠的温度作为关键中间因变量Tsx,t，其模型计算值由机理驱动的进给轴时变热误差模型计算得到，并形成数据集Tsc；中间因变量Tsx,t的在线测量通过红外温度传感器实现，并形成数据集Tsm；Tsx,t的模型计算数据集Tsc与在线测量数据集Tsm被存储，直至达到一致性判断周期，然后进入下一步数据运算； 第四步，判断中间因变量的模型计算数据集Tsc和在线测量数据集Tsm的一致性； 采用一致性评价方法，根据丝杠温度Tsx,t的模型计算数据集Tsc与红外温度传感器测量数据集Tsm之间差值的均值M和一致性边界间的宽度W，结合模型计算值与实测值之差均值的阈值M0以及一致性边界之间宽度的阈值W0，判断两组数据的一致性； 机理驱动的进给轴时变热误差模型在工作过程中，当丝杠温度Tsx,t的模型计算数据集Tsc与红外温度传感器测量数据集Tsm之间差值的均值M和一致性边界间的宽度W满足M＞M0或W＞W0时，则认为模型准确性差；否则，认为模型准确性好； 模型计算值与实测值之差均值的阈值M0以及一致性边界之间宽度的阈值W0通过试验获取，M、W、M0和W0的计算方法为： 式中，m为一致性判断周期T0时间内，模型计算和传感器测量得到的数据量；n为求解阈值M0和W0时，试验获得的模型计算和传感器测量得到的数据量； Tscx,ti和Tscx,tj分别是ti和tj时刻丝杠温度的模型计算值；Tsmx,ti和Tsmx,tj分别是ti和tj时刻丝杠温度的传感器测量值； 第五步，在线更新机理驱动的进给轴时变热模型参数； 当机理驱动的时变热误差模型在长期运行过程中退化时，需要利用红外温度传感器测量数据对模型参数在线更新；模型参数优化的目标函数为：

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