数値制御工作機械の主軸熱誤差補償モデルの予測精度と頑健性を向上させるために、主成分分析アルゴリズムを数値制御工作機械の主軸熱誤差モデリングに適用する研究を行った。まず、主成分分析アルゴリズムの原理に基づき、主成分分析に基づく温度感受点選択アルゴリズムおよび熱誤差モデリングアルゴリズムを提案した。次に、三軸立型加工センタを対象に年間の温度範囲内で主軸熱誤差測定実験を実施し、実験データに基づいて主成分回帰（Principal Component Regression、PCR）モデルを構築した。さらに、構築したPCRモデルと多変量線形回帰モデル、BPニューラルネットワークモデル、リッジ回帰モデルの予測精度と頑健性を比較分析した。実験結果はPCRモデルが四つのモデルの中で最も高い予測精度と頑健性を示し、それぞれ6.8 μmと2.4 μmに達したことを示した。最後に、構築したPCRモデルを用いて回転速度プロファイルに従って運転される工作機械の主軸熱誤差を予測し、予測精度と頑健性はそれぞれ6.12 μmと3.43 μmであった。さらに、PCRモデルを熱誤差補償コントローラに組み込み、熱誤差補償実験を行い、本研究のモデリングアルゴリズムの有効性を検証した。

工作機械主軸熱誤差;主成分;モデリングアルゴリズム;モデルの頑健性