基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模 被引量：19

1

作者 杨军 梅雪松 +3 位作者 赵亮 马驰 冯斌 施虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1175-1182,1188,共9页

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热... 为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型. 展开更多

关键词 坐标镗床电主轴 热误差建模 模糊聚类分析 最小二乘支持向量机 多元线性回归分析

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车床主轴与进给轴耦合热误差建模及补偿研究 被引量：17

2

作者 孙志超 陶涛 +4 位作者 黄晓勇 梅雪松 王新孟 杨军 赵亮 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期105-112,共8页

针对车床实际加工中主轴与进给轴的热误差相互耦合共同影响工件精度的问题,建立了综合热误差模型并进行了有效补偿。以海德曼HTC500/500精密车床为研究对象,对车床主轴与进给轴热误差的耦合关系进行了解耦;利用模糊聚类理论实现了车床... 针对车床实际加工中主轴与进给轴的热误差相互耦合共同影响工件精度的问题,建立了综合热误差模型并进行了有效补偿。以海德曼HTC500/500精密车床为研究对象,对车床主轴与进给轴热误差的耦合关系进行了解耦;利用模糊聚类理论实现了车床测温点的优化分组,建立了主轴与进给轴的耦合热误差多元线性回归模型,并在精密车床上得到实际应用。结果表明:车床耦合热误差模型符合实际工况,模糊聚类有效降低了温度变量之间的多重共线性,提高了模型的预测精度;主轴x/z方向的预测精度达88.4%、90.7%,进给轴x/z方向的预测精度达82.9%、71.3%;补偿后车床x/z方向精度分别提高了60.3%、56.6%,证明了耦合热误差模型的准确性。 展开更多

关键词 热误差解耦 热误差建模 模糊聚类分析 误差补偿

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聚类回归分析在滚齿机热误差建模中的应用 被引量：10

3

作者 郭前建 杨建国 +2 位作者 李永祥 沈金华 吴昊 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1055-1059,共5页

利用聚类回归分析方法的基本原理,研究了温度传感器在滚齿机上的优化布置策略,并将温度测点从原先的11个减少到4个,完成了温度变量的优选.利用优选的温度变量,采用最小二乘法进行回归建模,得到热误差模型,并利用该模型在Y3150K型滚齿机... 利用聚类回归分析方法的基本原理,研究了温度传感器在滚齿机上的优化布置策略,并将温度测点从原先的11个减少到4个,完成了温度变量的优选.利用优选的温度变量,采用最小二乘法进行回归建模,得到热误差模型,并利用该模型在Y3150K型滚齿机上进行热误差补偿实验.结果表明,该建模方法不但增强了热误差建模的鲁棒性,提高了齿轮加工精度,而且节省了工作量与成本. 展开更多

关键词 滚齿机 热误差建模 聚类分析 最小二乘回归

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数控车床综合热误差建模及工程应用 被引量：10

4

作者 孙志超 侯瑞生 +3 位作者 陶涛 杨军 梅雪松 王新孟 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期107-113,共7页

针对车床实际工程应用中主轴与进给轴综合误差对工件加工精度产生影响问题,建立包含工件膨胀效应的主轴与进给轴综合热误差模型,并进行实际切削验证.以精密车床为研究对象,综合分析车床主轴、进给轴和工件在实际加工中的相互影响关系,... 针对车床实际工程应用中主轴与进给轴综合误差对工件加工精度产生影响问题,建立包含工件膨胀效应的主轴与进给轴综合热误差模型,并进行实际切削验证.以精密车床为研究对象,综合分析车床主轴、进给轴和工件在实际加工中的相互影响关系,并建立三者之间的综合热误差多元线性回归模型(MLRA).实验结果表明:含有工件膨胀效应系数的综合热误差模型符合实际工况,有效提高了车床的加工精度.主轴热误差模型的预测精度达85%以上,进给轴预测精度达70%以上,实际加工中工件误差由15μm降低到5μm左右.综合热误差模型显著提高了高精密数控车床的加工精度. 展开更多

关键词 数控车床 主轴 进给轴 工件膨胀效应 热误差建模 热误差补偿

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磨齿机电主轴热特性及热误差建模 被引量：14

5

作者 谢杰 黄筱调 +2 位作者 方成刚 周宝仓 陆宁 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期247-254,共8页

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络(FNN)建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析(FEA)软件对电主轴系统的... 针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络(FNN)建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析(FEA)软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示:在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型. 展开更多

关键词 热特性分析 热误差建模 模糊神经网络(FNN) BP神经网络 电主轴

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基于时间序列算法的数控机床热误差建模及其实时补偿 被引量：11

6

作者 姚晓栋 黄奕乔 +2 位作者 马晓波 薛波 杨建国 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期673-679,共7页

提出了一种基于时间序列算法的机床热误差建模方法.通过时序算法综合分析软件,对实测的热误差数据进行预处理、模式识别、模型参数估计、循环定阶判别以及模型整合,建立表征机床热误差变化规律的实时补偿模型,并通过判别温度变化趋势,... 提出了一种基于时间序列算法的机床热误差建模方法.通过时序算法综合分析软件,对实测的热误差数据进行预处理、模式识别、模型参数估计、循环定阶判别以及模型整合,建立表征机床热误差变化规律的实时补偿模型,并通过判别温度变化趋势,实时调整模型迭代系数.通过实时补偿系统,利用所建立的热误差补偿模型对数控机床的热漂移误差进行实时补偿加工.结果表明,工件的径向尺寸误差从补偿前最大的112μm降低到7μm,机床加工精度和稳定性大幅度提高. 展开更多

关键词 数控机床 热误差建模 时间序列算法 实时补偿

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基于AVQ聚类和OIF-Elman神经网络的机床热误差建模 被引量：11

7

作者 朱小龙 杨建国 代贵松 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期16-21,共6页

针对数控机床热误差补偿技术中温度布点选取的问题,提出了基于前馈神经网络的自适应矢量量化(AVQ)网络聚类的方法,将AVQ网络聚类法应用于一台加工中心并将18个测点减少到3个,基于输出-输入反馈Elman(OIF-Elman)神经网络模型建立了机床... 针对数控机床热误差补偿技术中温度布点选取的问题,提出了基于前馈神经网络的自适应矢量量化(AVQ)网络聚类的方法,将AVQ网络聚类法应用于一台加工中心并将18个测点减少到3个,基于输出-输入反馈Elman(OIF-Elman)神经网络模型建立了机床热误差与关键测点温度之间的关系.结果表明,采用基于AVQ网络聚类法和OIF-Elman神经网络预测模型,能够降低机床温度测点之间耦合作用的影响,提高热误差建模的准确性与鲁棒性. 展开更多

关键词 数控机床 自适应矢量量化网络 输出一输入反馈Elman神经网络 热误差建模

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基于GM-LS-SVM层级模型的数控机床热误差建模 被引量：3

8

作者 谭峰 殷国富 +2 位作者 殷勤 董冠华 王亮 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期4028-4034,共7页

为了更精确地对数控机床热误差进行预测及补偿以提高其加工精度,针对单独使用灰色模型或最小二乘支持向量机模型进行机床热误差建模的不足,并利用这2种模型在数据不同处理阶段的优点,提出一种基于灰色模型和最小二乘支持向量机层级模型... 为了更精确地对数控机床热误差进行预测及补偿以提高其加工精度,针对单独使用灰色模型或最小二乘支持向量机模型进行机床热误差建模的不足,并利用这2种模型在数据不同处理阶段的优点,提出一种基于灰色模型和最小二乘支持向量机层级模型的数控机床热误差建模方法。根据机床关键点温度数据和热误差数据,首先建立多个不同数据序列长度的机床热误差灰色模型作为前处理层,然后把经过前处理层前处理的热误差和实测热误差分别作为最小二乘支持向量机模型的输入和输出,作为后处理层,以进行预测精度校正。利用该方法在一台精密卧式加工中心上进行建模实验,并与单独使用灰色模型、最小二乘支持向量机模型和BP神经网络模型进行预测精度对比分析。研究结果表明:基于灰色模型和最小二乘支持向量机层级模型的数控机床热误差建模方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。 展开更多

关键词 数控机床 热误差建模 灰色模型 最小二乘支持向量机 BP神经网络

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机床热误差建模技术研究进展 被引量：5

9

作者 郭前建 王红梅 李爱军 《河北科技大学学报》 CAS 2015年第4期344-350,共7页

切削加工过程中,机床会由于受不同热源影响而发生热变形,产生机床误差即热误差。在各种类型的机床误差中,热误差可占机床总误差的40%-70%,是影响机床加工精度的主要因素。为减小不同热源对机床热误差的影响,提高机床加工精度,目前主要有... 切削加工过程中,机床会由于受不同热源影响而发生热变形,产生机床误差即热误差。在各种类型的机床误差中,热误差可占机床总误差的40%-70%,是影响机床加工精度的主要因素。为减小不同热源对机床热误差的影响,提高机床加工精度,目前主要有3种方法：1）通过对机床零部件进行优化设计,提高机床热刚度;2）应用更为有效的隔离措施,尽量减小或隔离热源影响;3）热误差补偿,通过对热误差进行在线预测及实时补偿,减小机床热变形。热误差建模是实时补偿热误差的前提和基础。首先对机床热误差建模技术进行了介绍,并对热误差建模技术领域的国内外研究现状进行分析,总结了目前热误差建模领域存在的主要问题,进而对热误差建模技术的未来发展方向进行了展望。 展开更多

关键词 数字控制机床 切削加工 热误差建模 研究进展 建模技术

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采用天鹰优化卷积神经网络的精密数控机床主轴热误差建模 被引量：21

10

作者 李国龙 陈孝勇 +3 位作者 李喆裕 徐凯 唐晓东 王志远 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期51-61,共11页

针对数控机床因主轴热误差而严重影响加工精度等问题,结合求解最优解能力强的天鹰优化算法(AO)以及自学习和自适应能力强的卷积神经网络(CNN),提出一种采用AO-CNN的数控机床主轴热误差模型。根据磨齿加工过程特点,总结磨齿机主轴系统热... 针对数控机床因主轴热误差而严重影响加工精度等问题,结合求解最优解能力强的天鹰优化算法(AO)以及自学习和自适应能力强的卷积神经网络(CNN),提出一种采用AO-CNN的数控机床主轴热误差模型。根据磨齿加工过程特点,总结磨齿机主轴系统热变形规律,确定了X方向热误差为影响齿轮加工的主要因素;利用模糊C均值聚类(FCM)和相关系数法筛选出关键温度点;利用AO算法优化CNN结构的卷积核,并且建立AO-CNN的数控机床主轴X方向热误差预测模型。在2种不同转速的工况下对所建立模型的性能进行了验证,结果表明,采用AO-CNN进行热误差建模,数控机床X方向的热变形预测精度相比于CNN模型提高了15%,具有更加优越的预测精度。 展开更多

关键词 数控机床主轴 热误差建模 卷积神经网络 天鹰优化器 模糊C均值聚类

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基于SSO算法优化神经网络的数控机床热误差建模 被引量：13

11

作者 黄智 刘永超 +1 位作者 廖荣杰 曹旭军 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1569-1578,共10页

针对影响五轴数控机床加工精度的复杂热特性,提出了一种用于摇篮式五轴数控机床热误差建模方法.该方法主要采用鲨鱼嗅觉优化(SSO)算法和神经网络的复合建模方式,有效提高了机床热误差预测模型的精度和建模效率.首先通过使用热成像仪筛... 针对影响五轴数控机床加工精度的复杂热特性,提出了一种用于摇篮式五轴数控机床热误差建模方法.该方法主要采用鲨鱼嗅觉优化(SSO)算法和神经网络的复合建模方式,有效提高了机床热误差预测模型的精度和建模效率.首先通过使用热成像仪筛选出机床的温度敏感点,然后将温度传感器布置在机床热敏感点的位置,将采集到的热特性数据采用本文所提方法进行热误差建模,结果表明,该方法在建模速度和精度上要优于ABC和PSO神经网络,最后将该热误差预测模型应用于五轴数控机床热误差补偿实验,将试件加工精度提高了32%. 展开更多

关键词 五轴数控机床 鲨鱼嗅觉优化算法 热误差建模 热误差补偿 温度关键点

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数控周边磨床主轴系统热关键点选取及热误差建模

12

作者 廖启豪 王玲 +1 位作者 殷国富 谢政峰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1501-1508,共8页

为了提高数控机床主轴系统热误差建模的精度和鲁棒性,提出一种基于时间特性的热关键点选取方法。该方法结合模糊C均值聚类和基于时间特性的排序标准,完全依赖于热误差实验获得的温度测点的温度,避免了基于相关性的热关键点选取方法在不... 为了提高数控机床主轴系统热误差建模的精度和鲁棒性,提出一种基于时间特性的热关键点选取方法。该方法结合模糊C均值聚类和基于时间特性的排序标准,完全依赖于热误差实验获得的温度测点的温度,避免了基于相关性的热关键点选取方法在不同热误差实验下的不稳定性。通过在周边磨床主轴系统上进行热误差实验,将该方法应用于主轴系统热误差建模。研究结果表明:基于时间特性的热关键点选取方法对多元线性回归、BP神经网络、支持向量机等回归模型的建模精度都有不同程度提升;在3种模型的9组预测中,均方根误差降幅最低为6%,最高为40%,证明了基于时间特性的热关键点选取方法能有效提高热误差建模的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 主轴系统 热关键点 热误差建模

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数控机床热补偿中温度变量的选择与建模 被引量：28

13

作者 沈金华 赵海涛 +1 位作者 张宏韬 杨建国 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期181-184,共4页

叙述了一种在机床热补偿过程中,利用多元统计分析中的聚类分析方法对温度变量进行初步筛选,然后利用逐步回归方法获得最优模型的方法.对一台车削加工中心温度测量的变量进行了选择,并且利用逐步回归方法得到了补偿模型.结果表明,这种建... 叙述了一种在机床热补偿过程中,利用多元统计分析中的聚类分析方法对温度变量进行初步筛选,然后利用逐步回归方法获得最优模型的方法.对一台车削加工中心温度测量的变量进行了选择,并且利用逐步回归方法得到了补偿模型.结果表明,这种建模方法,不但很好地避免了温度测点的相互影响,保证了模型精度,而且节省了工作量和成本. 展开更多

关键词 数控机床 热误差建模补偿 聚类分析 回归分析

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机床电主轴热特性卷积建模研究 被引量：11

14

作者 颜宗卓 陶涛 +2 位作者 侯瑞生 杜宏洋 梅雪松 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1-8,共8页

针对机床电主轴系统温度与热误差普遍存在的非线性等建模难题,提出了一种卷积建模方法。通过传热理论分析与实验数据相结合的方式,对电主轴系统内部测点温度与热源、换热边界条件的复杂关系进行了有效简化,建立了热源温度与测点温度间... 针对机床电主轴系统温度与热误差普遍存在的非线性等建模难题,提出了一种卷积建模方法。通过传热理论分析与实验数据相结合的方式,对电主轴系统内部测点温度与热源、换热边界条件的复杂关系进行了有效简化,建立了热源温度与测点温度间的微分方程,并给出了响应函数。通过粒子群算法进行响应函数参数的优化,使用热源测点温度变化量与响应函数的卷积积分来估算电主轴系统的各部分温度,并在此基础上,通过卷积参数优化建立了电主轴y方向热误差模型。结果表明,在电主轴系统热特性非线性最严重的运行初始阶段和升降温拐点处,卷积模型比线性模型更能描述电主轴的温度和热变形规律,温度拟合效果在开机初始200min内最高提升了83.9%,y方向热误差的拟合误差在前100min由44.07%提高至97.1%。该研究为电主轴和机床温度与热误差建模提供了一种新的有效思路。 展开更多

关键词 电主轴 温度预测 热误差建模 卷积建模方法

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数控机床热误差预测的PSO-SVM模型 被引量：2

15

作者 张腰 杨庆东 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2020年第2期97-100,共4页

为了提高立式加工中心热误差的预测精度,考虑影响立式机床热误差的主要因素,用粒子群算法对支持向量机的参数惩罚因子和核参数进行寻优,提出了热误差预测模型PSO-SVM。模型对数控机床主轴热变形能够进行准确预测,其与SVM模型的对比实验... 为了提高立式加工中心热误差的预测精度,考虑影响立式机床热误差的主要因素,用粒子群算法对支持向量机的参数惩罚因子和核参数进行寻优,提出了热误差预测模型PSO-SVM。模型对数控机床主轴热变形能够进行准确预测,其与SVM模型的对比实验表明,PSO-SVM具有更高的预测精度,预测效果优于SVM预测算法。 展开更多

关键词 数控机床 热误差建模 粒子群算法 支持向量机

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精密坐标镗床进给系统热误差分析与预测 被引量：14

16

作者 王新孟 杨军 +3 位作者 梅雪松 雷默涵 赵亮 施虎 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期22-28,共7页

为了预测数控机床运行时热误差对进给系统定位精度的影响,以精密坐标镗床为研究对象,采用红外热像仪和激光干涉仪分别测量进给系统在每个测点的丝杠温度和定位精度,提出进给系统热误差的最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测方法,建立了关于... 为了预测数控机床运行时热误差对进给系统定位精度的影响,以精密坐标镗床为研究对象,采用红外热像仪和激光干涉仪分别测量进给系统在每个测点的丝杠温度和定位精度,提出进给系统热误差的最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测方法,建立了关于温度与位置的预测模型。模型引入最小二乘支持向量机方法对机床进给系统热误差进行预测分析,较好地描述了进给轴热误差与温度、位置之间的非线性关系,且对样本的依赖度小,有很好的泛化能力,解决了目前线性拟合模型用特征平均温度替代当前测点温度进行计算而存在较大误差的问题。实验结果表明,与目前已经在数控机床上实际应用的线性预测模型相比,LS-SVM模型对进给系统热误差的预测精度可达90%,预测精度提高30%以上,取得了非常好的预测效果,具有较高的现实应用价值。 展开更多

关键词 进给系统 热误差 热误差建模

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数控机床温度测点优化及热误差预测方法研究 被引量：4

17

作者 张文学 汪中厚 +3 位作者 刘欣荣 李刚 万品雷 王维念 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2017年第3期18-24,41,共8页

热误差补偿技术是提高机床加工精度经济有效的方法,确定最佳关键温度测点布置位置和数目将极大提高机床热误差模型的精度和鲁棒性。针对一台立式加工中心,进行了机床热误差测量试验,根据其温度场,提出了模糊聚类与信息论相结合的方法,... 热误差补偿技术是提高机床加工精度经济有效的方法,确定最佳关键温度测点布置位置和数目将极大提高机床热误差模型的精度和鲁棒性。针对一台立式加工中心,进行了机床热误差测量试验,根据其温度场,提出了模糊聚类与信息论相结合的方法,寻找最佳温度测点布置位置。该方法根据温度变量间的相似性,对温度变量聚类分组,然后利用互信息法对组内变量单独寻优,实现温度测点优化布置,最后利用多元线性回归分析建立机床热误差预测模型。在VMC1165立式加工中心进行了试验验证,温度测点减少为4个,热误差模型的拟合最大残差降低到5μm以内,相对于其他方法进一步提高机床热误差预测精度。 展开更多

关键词 温度测点优化 模糊聚类 信息论 热误差建模

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基于支持向量机的静压转台热误差补偿 被引量：6

18

作者 黄智 贾臻杰 +2 位作者 邓涛 刘永超 杜丽 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1594-1601,共8页

在一般补偿器的硬件中无法运行MATLAB等第三方工具软件的代码,导致大多模型不能被应用于机床热误差的实际补偿.为了提高误差建模效率,降低对补偿系统硬件的要求,提出静压转台热误差实时补偿方法.该补偿方法以支持向量机(SVM)为核心算法... 在一般补偿器的硬件中无法运行MATLAB等第三方工具软件的代码,导致大多模型不能被应用于机床热误差的实际补偿.为了提高误差建模效率,降低对补偿系统硬件的要求,提出静压转台热误差实时补偿方法.该补偿方法以支持向量机(SVM)为核心算法,分别使用鱼群算法和狼群算法对支持向量机的核心参数进行前期和后期优化,在保证预测精度的前提下提升建模效率.通过离线训练MATLAB筛选出支持向量导入到开发的补偿软件中,利用用于过程控制的对象连接与嵌入(OPC)方式对热误差实施实时在线补偿.与传统多元线性回归建模方式对比,可以看出该模型在精度和效率上均较优.补偿实验的结果表明,转台的轴向误差由原来最大为40μm降低为约10μm,转台的加工精度提高了75%,验证了所提出补偿方法的有效性. 展开更多

关键词 静压转台 支持向量机 热变形 热误差建模 补偿软件

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数控机床误差补偿技术现状与展望 被引量：28

19

作者 杨建国 《航空制造技术》 北大核心 2012年第5期40-45,共8页

本文综合国内外数控机床误差补偿技术现状,指出其主要不足和难点,并介绍针对这些不足和难点而进行的研究课题,其中包括:基于机床外部坐标系原点偏移的实时补偿器研制、复合误差建模和补偿、考虑温度变化的机床误差高效测量、五轴数控机... 本文综合国内外数控机床误差补偿技术现状,指出其主要不足和难点,并介绍针对这些不足和难点而进行的研究课题,其中包括:基于机床外部坐标系原点偏移的实时补偿器研制、复合误差建模和补偿、考虑温度变化的机床误差高效测量、五轴数控机床误差解耦实时补偿、机床上关键温度点的优化选择、切削力误差实时补偿。 展开更多

关键词 数控机床 切削力误差 杨建国 张宏韬 实时补偿技术 误差补偿技术 热误差建模

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基于加权融合矩阵系统聚类的多机床温度测点选择方法 被引量：2

20

作者 邓小雷 陈昱珅 +3 位作者 方诚至 门大厦 林晓亮 姜少飞 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1147-1156,共10页

针对不同数控机床热误差建模中温度关键点的选择和优化问题,提出有效减少温度测点并提高热误差预测精度的新方法.所提方法通过建立各个温度信号序列之间的相关性和差异性,对温度测点进行有效分类和选择.在系统聚类的基础上,将变量间的... 针对不同数控机床热误差建模中温度关键点的选择和优化问题,提出有效减少温度测点并提高热误差预测精度的新方法.所提方法通过建立各个温度信号序列之间的相关性和差异性,对温度测点进行有效分类和选择.在系统聚类的基础上,将变量间的相关系数与欧氏距离矩阵进行权重赋值后加以融合,以优化各测点之间的共线性.利用灰色关联分析判断测点与热误差间的紧密程度并提取各类子集中的最优测点,以优化后的测点为输入构建基于支持向量回归的热误差预测模型.为了确定权重系数、聚类数、支持向量回归的参数,采用遗传算法进行参数寻优得到最优的预测模型.在多台机床上进行实验,列举出3台不同型号机床的验证分析结果,使用所提方法的预测均方根误差与原始测点的相比分别下降了24%、71%和62%.结果表明,所提方法在不同机床上均能实现在大幅减少传感器数量的前提下有效提高热误差模型预测精度;所提方法具有良好的通用性,与其他方法相比,所提方法的预测性能更强. 展开更多

关键词 系统聚类 测点关联性 多机床通用性 热误差建模 灰色关联度法

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