高速电主轴系统是高端精密数控机床的主要部件和最大热源,其热变形对加工精度有显著的不利影响,是目前高端精密数控机床热问题研究的重点。与传统主轴系统不同的是,高速电主轴在电流流入内置电机时,由于铜损耗、铁损耗和机械损耗而产生大量热量。同时,由于滚动体与轴承内外套圈之间的摩擦,在轴承接触点附近产生大量热量。此外,由于其结构复杂、冷却条件差、内部耦合关系复杂,高速电主轴的热问题更加严重。因此,对精密数控机床的电主轴系统热误差进行研究已迫在眉睫。本文采用有限元分析方法对高速电主轴进行热态性能分析,包括建立电主轴的三维几何模型,基于传热学理论计算电主轴系统的热载荷及对流换热系数,确定电主轴系统的工程参数及网格划分方法等,从而最终建立电主轴的有限元模型,运行计算分析得到电主轴系统的整体温度场分布情况,为电主轴热误差检测提供理论依据。在电主轴热态性能分析的基础上,设计与搭建高速电主轴温度与热误差检测实验平台。采用多通道动态数据采集仪及动态信号采集分析系统对温度数据进行采集;利用激光位移传感器及配套软件对轴向热漂移数据进行采集;从而建立完整的电主轴热误差动态检测系统。为温度测点优化和热误差建模提供数据基础。根据电主轴温度与热误差检测系统所获得的温度及热漂移数据,采用模糊C-均值聚类(FCM)算法,对温度测点进行聚类分析,从而减少不同测温点的多重相关性。利用灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度对温度与轴向热漂移之间的关联度进行排序,从而获得最优温度测点。基于上述温度测点优化方法,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行电主轴热误差建模;并与传统的人工神经网络模型进行比较研究,结果表明,ANFIS模型有较高的预测精度和鲁棒性。