수치제어공작기계의 주축 열 오차 보상 모델의 예측 정밀도와 견고성을 향상시키기 위해, 주성분 알고리즘이 수치제어공작기계 주축 열 오차 모델링에 적용되는 연구를 진행하였다. 먼저, 주성분 알고리즘 원리에 따라 주성분 분석 기반의 온도 민감점 선택 알고리즘과 열 오차 모델링 알고리즘을 제안하였다. 그리고 3축 수직 머시닝 센터를 대상으로 연중 온도 범위 내에서 주축 열 오차 측정 실험을 수행하였으며, 실험 데이터를 기반으로 주성분 회귀(Principal Component Regression, PCR) 모델을 구축하였다. 이후 구축된 PCR 모델과 다변량 선형 회귀 모델, BP 신경망 모델 및 릿지 회귀 모델의 예측 정밀도와 견고성을 비교 분석하였다. 실험 결과 PCR 모델이 네 가지 모델 중 최고 예측 정밀도와 견고성을 보였으며, 각각 6.8 μm 및 2.4 μm에 달하는 것으로 나타났다. 마지막으로 구축한 PCR 모델을 사용하여 속도 프로파일에 따라 작동하는 공작기계 주축 열 오차를 예측하였으며, 예측 정밀도 및 견고성은 각각 6.12 μm 및 3.43 μm이었다. 그리고 PCR 모델을 열 오차 보상 컨트롤러에 내장하여 열 오차 보상 실험을 진행하였으며, 본 논문 모델링 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

공작기계 주축 열 오차; 주성분; 모델링 알고리즘; 모델 견고성