摘要： 數(shù)據(jù)驅(qū)動方法廣泛用于熱誤差建模，然而缺乏機理支撐的開環(huán)黑箱運行模式難以保證模型在新工況中的魯棒性，模型極易失效。為進一步提升機床熱誤差模型的精度和穩(wěn)定性，提出了一種基于溫度相似性評價的機床熱誤差重構(gòu)模型。通過對預測組溫度均值向量與建模組溫度均值向量的相似性評價，從原始建模批次中篩選出與預測組溫度相似的特定批次，并基于偏最小二乘算法進行熱誤差模型重構(gòu)。為驗證重構(gòu)模型的有效性，進行... （共8頁）