立式加工中心的优化基本策略是什么?怎样才能让立式加工中心测温点得到更好的使用，发挥最大的效果呢?

　　立式加工中心测温点的优化基本策略有:主因素策略、能观测性策略、互不相关策略、最近线性策略、最少布点策略、最大灵敏度策略。以上的六种策略之间是相互联系和影响的，只是考虑的角度不同。

　　主因素策略是指用于温度建模的各温度测点数据应与热误差数据有较强的联系，即两者有很强的相关性。一般当相关数p>0.8时，即可视为符合主因素策略。

　　互不相关策略是指根据主因素策略获得了一定数量的与热误差有密切关系的测温点，但这些测温点之间有些具有非常高的相关性，可互相表达。若把这些测温点全部用于建模，由于测温点之间相关性从而导致模型的预测精度下降。

　　如果各测温点之间线性相关度很高，则热误差建模时的系数矩阵会出现奇异降秩现象，所以应该极力避免这种情况的发生。因此对符合主因素策略的测温点应该聚类选取，即从一个相关类中选出一个作为代表，用于热误差建模。这样，不但可以减少立式加工中心测温点的数量，还可以提高模型的预测精度。

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