专题文章（四）
作者简介
潘柏松
浙江工业大学
教授、博导
获国家级教学成果二等奖，浙江省教学成果一等奖、二等奖等多项奖励
长期从事可靠性与质量工程、智能制造等方面的研究工作
作者简介
吴全会
副教授、硕导
长期从事装备制造及自动化技术等方面的研究工作
作者简介
史小全
哈尔滨工业大学
副研究员、硕导
长期从事增材制造、精密/超精密加工装备与工艺等方面的研究工作
吴全会, 吕佳伟, 文娟, 丁文闯, 史小全, 潘柏松. 精密卧式铣削加工中心热稳定性分析与热稳健性预测[J]. 制造技术与机床, 2026(7): 44-55. DOI: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2026.07.004
吴全会①② 吕佳伟①② 文娟①②
丁文闯①② 史小全③ 潘柏松①②
（①浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室
②浙江工业大学机械工程学院
③哈尔滨工业大学机电工程学院）
研究背景
精密卧式铣削加工中心作为高端制造装备的核心装备，广泛应用于航空航天、精密模具等关键领域，其加工精度直接决定零部件制造品质。热变形诱发的热误差是制约精密卧式加工中心精度与长期可靠性的核心瓶颈。进给系统、电主轴、滚珠丝杠、驱动电机等部件在高速运行过程持续生热，在多热源耦合、环境温度波动、变工况加工共同作用下，机床会产生复杂非线性热误差。
现有研究虽在热误差建模、热变形抑制方面取得一定成果，但在多热源耦合条件下模型实时性不足，变切削工况下热稳健性预测精度易发生波动。针对该问题，本文以精密卧式铣削加工中心为对象，结合有限元仿真与整机试验测试，解析关键部件生热特性与热误差演化规律，构建热误差预测方案，为机床热稳定性、热稳健性提升提供理论与试验依据。
关键技术与解决方案
（1）整机热特性有限元仿真分析
基于多体系统理论建立机床拓扑模型，对机床模型进行简化处理，忽略小孔、倒角等细微结构；设置HT300、GCr15、50CrMo4、45钢等零部件材料热物理参数，计算各零部件生热率，划分网格开展稳态瞬态温度场仿真，再采用间接耦合法求解整机与零部件热变形场。
仿真结果表明：机床主要热源集中于电主轴前后轴承、X/Y/Z轴驱动电机；稳态下主轴电机转子最高温度36.342 ℃，和环境温度相差16.342 ℃；整机最大热变形出现在主轴轴端，变形量50.255 μm；Y轴丝杠热变形大于X、Z轴；机床开机后前60 min温度快速攀升，120 min左右整机达到热平衡状态，0~60 min阶段热误差波动占全周期70% 以上，明确热管控关键部件与关键时间窗口。
（2）热误差辨识试验
搭建温度热变形综合测试平台，布置 23 个温度测点：X/Y/Z进给轴共18个测点，主轴布置5个测点；采用磁吸式K型热电偶采集温度，激光干涉仪测量进给轴定位热误差，激光位移传感器采集主轴热漂移；获得不同运行时长下温度、热变形时序数据，仿真趋势和实测试验结果保持一致，为热误差建模提供实测数据集。
（3）分类型热误差建模技术
针对进给轴定位热误差线性特征，采用多元线性回归模型，建立温度测点与定位误差斜率、截距的映射关系；X、Y轴模型决定系数R²分别达到0.9850、0.9911，均方差MSE≤0.5824 μm，对进给轴定位热误差实现高精度预测。
针对主轴热漂移的非线性特征，采用支持向量回归SVR模型（径向基核函数），交叉验证优选惩罚参数与核函数参数；对比多元线性回归，SVR模型均方差 MSE=0.6706 μm、决定系数R²=0.9422，非线性预测性能优于多元线性回归模型。
最终形成 “进给轴多元线性回归 + 主轴支持向量回归” 的组合预测方案，覆盖线性、非线性热误差场景，适配主轴转速、进给速度变化的实际工况，实现整机热误差定量预测，支撑机床热稳健性评估。
典型应用案例
将本套热误差分析与建模方案应用于某型号精密卧式铣削加工中心。按照本文确定的测点布置方案安装温度传感器，调用建立好的组合热误差预测模型，在实际加工工况开展验证测试。
在机床开机升温阶段（0~120 min热平衡过程），模型可实时输出X/Y/Z进给轴定位热误差与主轴热漂移预测值；实测对比表明：进给轴定位误差预测偏差小于0.6 μm，主轴热伸长预测偏差小于0.7 μm，可用于指导热误差补偿。
该套方案无需对机床本体做结构改造，仅通过增加少量温度传感器，依靠软件模型即可完成热误差预测；可直接用于航空、模具行业卧式加工中心设备，也可移植到同系列不同规格卧式机床，为后续热误差补偿系统开发提供模型基础。
结语
本文以精密卧式铣削加工中心为研究对象，融合有限元热仿真、热误差试验测试、数据驱动建模技术，揭示机床温度场、变形场分布规律，建立适配不同误差特征的组合式热误差预测模型。
研究明确：机床核心热源为主轴系统与进给驱动电机；主轴轴端、Y轴滚珠丝杠是热变形关键部件；开机0~60 min是热误差快速变化的关键管控时段，机床120 min后趋于热平衡。进给轴采用多元线性回归、主轴采用支持向量回归的组合建模方案具备较高预测精度，可实现变工况条件下热误差定量预测。
后续研究将进一步考虑切削热、环境温度大范围波动的耦合影响，优化测点筛选算法，开发嵌入式热误差补偿模块；同时将该套热稳健性分析方法拓展应用至五轴加工中心、复合制造装备，为高端数控机床精度保持性与可靠性提升提供技术支撑。
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