融合CNN-Attention-GRU-Attention联合特征分析的复杂变速工况下主轴热误差建模研究

为解决复杂变速工况下机床主轴热误差建模的精度与鲁棒性问题，研究人员提出了一种融合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和双层注意力机制的混合框架(CAGA)。该模型通过CNN提取空间特征，结合自注意力机制筛选关键信息；利用深度GRU解析热滞后效应，并通过通道注意力优化温度通道特征。实验表明，模型在两种机床上均显著提升预测精度，且通过实际切削补偿验证了其工程实用性。该研究为高动态工况下的热误差补偿提供了新思路。

　　

在精密制造领域，机床主轴的热误差是影响加工精度的“隐形杀手”，占比高达40%–70%。然而，实际加工中主轴转速的复杂动态变化（如急加速、多段变速）与热滞后效应，导致传统基于恒定转速训练的模型预测失准。更棘手的是，现有研究多局限于简单变速或恒速数据，难以应对真实生产场景的挑战。这一瓶颈严重制约了高精度补偿技术的落地应用。

针对这一难题，国家自然科学基金资助的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表论文，创新性地提出CNN-Attention-GRU-Attention(CAGA)混合框架。该研究通过CNN块提取温度数据的空间非线性特征，嵌入自注意力机制强化关键特征筛选；采用深度GRU网络捕捉热滞后的时间依赖性，并引入通道注意力优化温度通道权重。为验证机制有效性，团队结合t-SNE降维可视化和核密度估计进行联合特征分析，最终在VMC850和HISION GTi2740两种机床上完成复杂变速工况下的多维度验证。

关键技术方法包括：1) 搭建CNN-GRU混合网络架构处理时空特征；2) 设计双层注意力机制（空间自注意力+通道注意力）实现特征增强；3) 采用t-SNE算法可视化高维特征分布；4) 基于核密度估计量化预测结果的概率密度差异；5) 通过实际切削实验（含14项长度误差L_1–14和4项高度误差H_1–4指标）验证补偿效果。

模型架构创新
研究构建的四阶段框架中，CNN层通过卷积核提取局部温度场特征，自注意力层计算特征间相关性权重，如关键测温点T₅的权重提升至0.32。GRU层设置64个隐藏单元，其遗忘门机制有效捕捉了长达150分钟的热累积效应。通道注意力则通过SE(Squeeze-and-Excitation)模块将Y方向温度通道的贡献度提升1.8倍。

特征可视化验证
t-SNE分析显示，经注意力处理后的特征簇类内距缩小37.2%，且不同转速工况的簇群边界更清晰。核密度曲线表明，预测误差集中在±0.6μm区间（占比91.3%），显著优于对比模型。

多机床验证结果
在VMC850机床上，Z方向预测误差RMSE降至1.2μm（较LSTM-CNN模型降低42.3%）。HISION机床Y方向测试中，变转速工况下的最大误差从4.7μm压缩至2.1μm。实际切削补偿后，工件关键尺寸L₈的误差从12.5μm降至3.8μm。

讨论与展望
该研究首次实现了复杂变速工况与热滞后效应的协同建模，其创新点在于：1) 时空特征分阶段提取策略破解了传统模型“顾此失彼”的困境；2) 注意力机制的可解释性设计为工业应用提供决策依据。但研究也指出，未来需扩展更多机床类型的验证，并探索在线学习机制以适应长期工况漂移。这项成果不仅为智能补偿系统提供了核心算法支撑，其方法论对旋转机械的故障预测等领域亦有重要借鉴价值。