본 논문은 민감점 수의 선택이 인공 경험에 의존하는 문제를 해결하기 위해 수량을 자동으로 결정하는 기반의 공작기계 주축 열오차 범용 온도 민감점 조합 선택 방법을 제안한다. 우선, 각 온도 변수와 열오차 간의 절대 평균 상관계수를 계산하여 각 온도 점이 주축 열오차와 얼마나 관련이 있는지 평가한다. 다음으로, 절대 평균 상관계수가 가장 큰 온도 점을 K-Means++ 군집 알고리즘의 첫 번째 초기 군집 중심으로 사용하여 다양한 수량의 온도 민감점 조합을 선택한다. 이후, 도출된 민감점 조합과 열오차를 입력으로 하여 역전파(Back Propagation, BP) 신경망 열오차 모델을 구축하고 평가 지표를 통해 예측 성능이 가장 우수한 온도 민감점 조합을 선택한다. 마지막으로, VMC850 수치제어기계에서 최적 온도 민감점 조합이 서로 다른 작업 조건에서 동일한 오차 항목 및 동일 작업 조건에서 서로 다른 오차 항목에서의 유효성과 다양한 열오차 모델에서의 범용성을 검증하였다. 결과는 본 방법이 다양한 작업 조건에서의 오차 예측에 적합하며 다양한 열오차 모델에서 우수한 범용성을 가지는 것을 보여준다.

온도 민감점 조합 선택; 주축 열오차 모델링; 수량 자동 결정; 유효성 및 범용성; 온도 민감점 평가 지표