一种基于PINN的数控机床主轴Z向热误差补偿方法

本发明公开了一种基于PINN的数控机床主轴Z向热误差补偿方法，属于数控机床热误差补偿技术领域，包括S1：数据采集与预处理；S2：超参数优化；S3：模型验证与误差补偿，将建立的PINN热误差预测模型应用在与所测同类型的机床上进行热误差预测。该基于PINN的数控机床主轴Z向热误差补偿方法，核心在于用PINN模型将主轴轴向热变形伸长量物理公式转化为物理损失项，与数据损失项共同构成总损失函数，相较于传统纯数据驱动模型（如BP神经网络）易受样本分布限制的问题，其通过物理机理约束模型输出，即使在未见过的转速、温度工况下，也能保持稳定的热误差预测精度，避免因工况变化导致的模型失效，大幅提升了模型在不同加工场景下的泛化能力。