基于均值漂移-灰色关联分析的电主轴温度测点优化方法

摘要

本发明公开了一种基于均值漂移聚类算法(MS)和灰色关联分析算法(GRA)相结合的电主轴温度测点优化方法，对温度变量进行了筛选，包括如下步骤：首先，介绍了均值漂移算法，表明了均值漂移算法的可靠性，将温度测点分类，消除了温度测点的共线性问题；其次，采用灰色关联分析算法计算了每组实验数据中温度变量和热位移变量的灰色关联度，并进行了排序；最后，将均值漂移算法的聚类结果和灰色关联分析算法的排序结果结合考虑后选择最优温度测点，减少了温度测点的数量，完成了测点优化。本发明有效保证了高速电主轴热误差预测模型输入的温度变量的质量，使热误差预测模型的准确性和鲁棒性得到了显著提高。