专题文章（三）

作者简介

陈传海

吉林大学

教授、博导

• 教育部重大人才工程校企联聘学者、中组部“万人计划”青年拔尖人才、“唐敖庆学者”卓越教授、机械工业优秀科技工作者等

• 获中国机械工业科学技术奖一等奖、吉林省技术发明奖一等奖等多项奖励

• 长期从事高端数控机床可靠性理论与试验技术研究

作者简介

冯 聪

江苏海洋大学

讲师、硕导

• 江苏省科技副总等

• 长期从事数控机床、新型密封结构等复杂系统的可靠性优化设计研究

冯聪① 陈传海② 王衍① 周胜韬①

（①江苏海洋大学机械工程学院

②吉林大学机械与航空航天工程学院）

研究背景

数控机床作为制造业的“工业母机”，其精度保持性是衡量整机性能与可靠性的关键指标，直接决定了加工质量与生产效率。国产数控机床虽在功能和性能上取得长足进步，但精度保持性较差仍是其跻身国际高端市场的核心瓶颈。当前，精度保持性研究多聚焦于特定时刻或离散时间段的精度数值分析，未能充分揭示精度随时间演化的连续退化轨迹，尤其缺乏对退化过程中波动程度的量化考量，难以为精度衰退机理的深入理解和预防性维护策略的制定提供充分依据。因此，亟需建立一种能够全面反映整机精度退化过程并有效度量其波动性的评估方法，为提升国产数控机床的可靠性与市场竞争力提供理论支撑。

基于此，本文围绕数控机床整机精度保持性评估问题，从空间位置误差建模、退化轨迹构建和波动程度量化等方面展开系统研究，详细对比分析了各类方法的适用性，并对后续研究方向进行了展望，为数控机床精度保持性评估技术提供了新思路。

研究内容

①基于多体系统理论的整机精度退化量提取

针对数控机床单项几何误差源众多、难以整合为整机精度退化指标的问题，本文以三轴立式加工中心为例，基于多体系统理论与齐次坐标变换，建立了包含21项几何误差的空间位置误差模型。进一步，将刀具成形点的三维空间误差向量通过欧氏距离转化为一维的空间位置精度退化量，实现了多维误差信息的有效融合与简化，为后续退化轨迹建模奠定数据基础。基于600天内41组实测几何误差数据的计算表明，该方法能够有效提取各时间节点的退化量，其变化趋势与机床实际劣化过程相符。

②基于径向基函数的退化轨迹建模

针对精度退化数据离散、难以捕捉连续退化过程的问题，本文引入径向基函数插值法，以时间为输入、空间位置精度退化量为输出，构建了精度退化的连续轨迹模型。该方法凭借其非线性逼近能力强、收敛速度快等优势，能够基于有限测量点准确拟合完整的退化轨迹曲线。实例验证中，以30天为间隔选取21组样本进行插值，插值结果与实际测量值的误差均值为0.46 μm，最大误差1.24 μm，验证了模型的高精度与可靠性，为后续波动程度分析提供了完整的轨迹数据支撑。

③考虑波动程度的精度保持性定量评估

为量化退化轨迹的波动特性，提出平均退化速率与精度波动程度两个新指标：前者通过计算轨迹各区间斜率均值反映整体退化快慢；后者通过比较轨迹下面积与平均退化量的偏离程度，定量表征波动强度。两个指标相结合，可有效区分在终值相同但退化历程迥异的机床精度保持性差异。应用该方法对实例机床进行分析，结果显示该机床在服役100天后精度保持性逐渐下降，370天左右平均退化速率达峰值0.066 μm/天，精度波动程度随时间呈递增趋势且与退化速率正相关，表明所提指标能够全面反映精度保持性的动态演变规律，为预防性维护时机的确定提供了量化依据。

结论与未来

本文针对数控机床精度保持性评估中多误差源融合难、退化轨迹波动被忽视等问题，构建了“误差建模—退化量提取—连续轨迹构建—波动程度量化”的完整评估框架。通过多体系统理论实现多维误差到一维退化量的有效融合，借助径向基函数插值实现离散数据向连续轨迹的准确映射，进而提出平均退化速率与精度波动程度两个互补指标，实现了对数控机床整机精度保持性的定量评估，并通过实例验证了方法的可行性与有效性。后续研究可进一步探索退化轨迹波动与关键零部件磨损、热变形等物理过程的关联机制，并结合数字孪生技术实现精度保持性的实时评估与预测，为智能维护决策提供更精准的支撑。

近年团队发表文章

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[4]Chen C H, Huang X G, Liu Z F, et al. Deep clustering of rotating machinery faults based on cross-domain information guidance[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2025, 241: 113514.

[5]Chen C H, Huang X G, Jin T T, et al. Fusing effective channel attention with depthwise separable large kernels for bearing fault diagnosis under small sample conditions[J]. IEEE Transactions on Reliability, 2026, 75: 1444-1454.

[6]Li B W, Chen C H, Guo J Y, et al. Modeling and reliability assessment method for multi-stress accelerated degradation of motor spindle based on crack time-domain uncertain evolution[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2026, 276: 112930.

[7]Li B W, Chen C H, Guo J Y, et al. Multi-stress accelerated degradation modelling and reliability assessment method based on fatigue driving force energy and considering uncertainty damage[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2026, 269: 112100.

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[10]冯聪, 王衍, 张家浩, 等. 基于自冲击密封参数敏感性的节流效率可靠性研究[J/OL]. 摩擦学学报(中英文), 2026-01-07.

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