云端智能误差补偿系统及动态补偿方法
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一、引言
现代制造业中，加工精度直接决定产品质量与竞争力。在智能制造背景下，加工过程受温度、磨损等多因素干扰，导致误差沿工艺链累积且难以避免。当前数控机床热误差补偿技术主要存在模型通用性差与本地计算模式泛化能力不足两大局限[]。研究现状表明，误差补偿方法已从基于物理机理的建模向数据驱动的机器学习算法演进，但模型鲁棒性与工程应用仍有不足[2]如ELM训练快但精度受输入质量影响，优化后的HPO-ELM性能虽优3，但系统层面仍面临传输延迟高、参数协同不足等问题[4-5]，尚未形成成熟解决方案。（剩余4588字）
