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Computer Network Technology and Application
计算机网络技术及应用

2. 热误差补偿技术
热误差主要是由于表征机床温度变化导致的零部件相对位置及形状发生变
化，与几何误差相比，热误差具有时滞时变、多向耦合、非线性的特点，数控机
床总误差源的 40%~70% 来源于热误差。实际误差补偿过程中需要建立准确的热

误差模型，常用的热误差建模方法包括原理性建模、基于可靠的热误差模型等。
原理性建模方法发展比较缓慢，因为难以确定数值分析边界条件，且热传导精确
仿真也比较困难。热误差实证建模以人工智能技术为基础，因此发展更加迅速，
提高了机床热误差的预测精度。热误差补偿技术包括原点平移法及反馈拦截积分

法等，其中原点平移法是修正误差模型，通过 I/O 口将修正后的数控指令送至数
控机床控制器，平移控制系统的参考原点进行热误差补偿。反馈拦截积分法则是
拦截位置传感元件反馈信号，外部补偿装置叠加热误差补偿量后再返回数控系统，
校正当前机床的实际位置与指令位置偏差。两种热误差补偿技术均能实现热误差

实时补偿，但需要添加外部补偿器。
（三）智能控制技术
智能制造大环境下，数控技术也要与智能控制技术相结合。智能控制以大数
据技术为基础，建立数控机床加工信息的“数字双胞胎”模型，利用数据挖掘智

能算法采集机床动态数据，并对数控机床的运行状态进行实时监控，不断优化数
控加工的流程与工艺参数。有了智能化控制技术的支持，数控机床可以实现自学
习、自控制、自维护。目前常用的智能控制技术包括采集制造工艺实时数据、加
工流程及工艺参数的优化、机床状态的实时监测与诊断等。

在相同加工条件下，零件加工质量与效率由其工艺流程及工艺参数所定，但
数控机床的制造工艺数据体现出复杂异构、多维海量的特点，因此需要利用互联
网技术建立制造工艺数据收集机制与甄别平台，实现工艺数据的实时采集、管理、
控制等，以进一步优化工艺流程及参数。除此之外，还可以利用智能算法分析采

集到的实时数据，从中挖掘出有效信息，不断采集、优化实时数据，以机器学习
方式总结经验，既可实现加工流程与工艺参数的优化，且对下次加工也具有指导
作用。
此外，数控机床运行的实时监测与诊断也是智能控制技术的重要内容，同样

是通过数据挖掘、机器学习等技术评估、诊断机床的状态信息，并在必要时发送
控制指令。当然，目前机床状态的实时监测与诊断技术还存在监测系统界面可视

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