知识数据双驱动的信息物理系统在机床动态耦合误差智能监控与补偿中的应用研究

针对传统数据驱动CPS(信息物理系统)可解释性不足与模型驱动方法难以适应动态性能时变需求的问题，研究人员开展知识数据双驱动CPS(DDCPS)研究，通过融合时序注意力机制的混合深度学习模型与理论模型边界约束，实现机床动态耦合误差(DCE)的智能监控与补偿。实验表明该系统轮廓误差最低达5.6424×10?4 mm，较传统方法降低44.19%，为超精密加工精度补偿提供创新框架。

　　

在智能制造浪潮中，机床动态精度控制犹如"高精度舞蹈"，却常被时变工况下的"错步"问题困扰——推力谐波、NURBS插补误差与运动学约束的耦合效应，导致传统单轴控制方法轮廓误差高达10^?3 mm量级。更棘手的是，现有数据驱动方法如同"黑箱"难溯源，而模型驱动方法又像"刻舟求剑"难适应动态变化。吉林大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究，创新性地将蜘蛛黄蜂优化算法(SWO)与混合深度学习模型结合，构建知识数据双驱动信息物理系统(DDCPS)，为这场"精度之舞"编排了智能指挥系统。

关键技术包括：1)采用卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的混合模型提取时序特征；2)嵌入理论模型作为预测边界增强可解释性；3)基于自建数据集验证，最小均方根误差达7.3649×10^?5 mm；4)通过Science Center for Gas Turbine Project等资助的机床平台实验验证。

架构设计：闭环智能控制系统
研究提出三层架构：数据层采用特征重要性评估(FIE)筛选关键参数；模型层分析推力谐波、NURBS插补误差与运动学约束的耦合机制；控制层通过SWO算法动态优化补偿策略。实验证明该系统在变曲率轨迹中仍保持稳定，突破传统方法对固定增益的依赖。

动态耦合误差补偿验证
对比CNN-GRU混合模型、LSTM等三种深度学习模型及传统轨迹规划方法(Lu方法)，DDCPS在位置-速度-时间(PVT)插补周期变化时，轮廓误差降低44.19%。特别在急加减速工况下，因时序注意力机制(TA)精准捕捉动态特征，误差波动幅度减少62%。

理论模型与数据驱动的协同效应
将非均匀有理B样条(NURBS)插补误差理论模型作为深度学习边界约束，使预测结果符合物理规律。例如在补偿推力谐波导致的周期误差时，结合先验知识使GRU网络的隐藏层权重分布更符合电磁力波动特性，补偿后轨迹平滑度提升37%。

该研究构建了AI与CPS深度融合的统一框架，其创新性体现在：1)首次将SWO算法应用于机床动态误差补偿；2)通过理论模型约束提升深度学习可解释性；3)实现90.33%的指令精度提升。正如研究所述，这种方法为数字孪生、智能数控系统等方向提供新范式，其7.3649×10^?5 mm级的预测精度，标志着超精密加工进入"亚微米智能补偿"时代。值得注意的是，作者Chengyi Wu等强调，未来可扩展至五轴机床热误差补偿领域，但需解决多物理场耦合建模的挑战。