基于逐步线性回归的温度测点优化

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。文章采用逐步线性回归方法对核电轮槽铣床主轴箱的温度测点进行优化与建模。首先利用瞬态热-结构耦合分析了主轴箱在粗加工时的温升和热变形,再通过逐步线性回归方法对温度测点进行优化,利用优化后的温度测点建立了主轴X,Y,Z三个方向的热误差模型,最后对主轴箱在精加工运行时对所建立的模型进行了验证,结果表明:该方法不仅可以有效减小温度测点数目,还能保证模型的预测精度,三个方向的热误差均减小到5μm以下。     

数控机床热误差的温度测点优化方法

为了减小机床热误差温度测点数的不确定性、测点之间的多重共线性对预测模型精度及稳健性的影响,提出了一种综合系统聚类(SC)与灰色关联(GC)的测点优化及误差建模方法。以数控机床热误差实验为依据,基于系统聚类、灰色关联分析原理和文中提出的测点筛选原则,将温度测点的数量由20个减少为4个,建立了热误差温度测点优化模型并进行了优化计算。结果显示,此方法能有效降低测点之间的多重共线性,有利于优化模型的预测精度及泛化性能的均衡。     

基于岭回归的数控机床温度布点优化及其热误差建模

提出一种基于岭回归分析的数控机床温度布点优化方法.数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,在多元线性回归模型中,隐含着要求解释变量之间无强相关性的假定.然而在实际的建模中,各自变量与因变量之间的相互关系并不与简单相关系数所反映的情况完全吻合.通过岭迹对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并选用适当的岭参数k建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性.     

模糊神经网络在精密卧式加工中心热误差的预测

为了提高精密数控机床的加工精度,减少精密机床的热误差,文章提出了模糊神经网络径向热误差的建模方法。以数控加工中心关键点的温度和主轴径向的热变形量的关系为基础,应用模糊神经网络建模法,采用精密卧式加工中心主轴径向热误差的数据,对机床主轴热误差进行建模与预报。从数控机床主轴建模试验结果分析表明,模糊神经网络预测模型能够较为精准的对机床主轴径向热误差的做出预测,在实际应用中有利于提高机床的补偿精度,对数控机床热误差补偿提供参照。     

基于粗集方法的机床热补偿误差的温度测点优化

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。采用粗集理论对机床热变形建模及补偿技术中温度测点的选择进行优化,以HMC800A立式三轴加工中心温度测点的选择为例进行研究,结果表明该方法能有效地减少温度测点数量,既可以保证模型的精度,又可节省工作量。     

基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。     

基于灰关联分析的热误差测点优化

针对影响机床热误差建模的机床温度场分布问题,提出了优化热关键点的新方法.借助于灰色系统理论的关联度分析方法,根据现场测得的统计数据序列,建立了灰关联分析模型,通过计算布置于机床上各个温度布点的温度传感器的温度采样序列值同机床定位误差之间的绝对灰色关联度值,最终从32个温度测点当中选择了4个点用于建立热误差补偿模型.最后基于四个测温关键点建模对Z轴的定位误差进行了补偿实验,结果证明补偿效果较好,所提出的热误差测点优化研究可以有效提高热误差模型的鲁棒性.     

基于GA-SVR的数控机床热误差建模

为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法.为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴变形量.其次把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值.最后建立机床热误差模型,并验证模型的准确度.结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点.     

基于改进模糊聚类和最大信息系数的数控机床温度测点选取北大核心

在加工过程中,机床会因热变形而产生误差,这将严重影响加工精度。减少加工过程的热误差是提高加工精度的有效途径,而确定关键温度测点不仅能提高计算效率,还可避免温度数据间复共线性问题,提高热误差模型的预测精度。提出基于改进模糊聚类和最大信息系数(MIC)的温度测点选择方法,通过改进模糊聚类对温度测点进行分类;根据MIC方法选择每类温度数据中的关键温度测点;使用BP神经网络对热误差进行建模。结果表明:与传统温度测点选择方法相比,利用所提方法改进的热误差模型精度更高。     

数控机床热误差测点优化模型预测与实时补偿的研究

数控机床加工过程中温度场的变化产生的热误差严重影响工件的加工精度,需要进行热误差的检测与补偿.通过灰色关联算法筛选出关键的温度测点作为热误差预测模型的参变量,运用多元线性回归数学模型准确高效预估热误差值,采用热误差脉冲量叠加到反馈脉冲序列的方法实现热误差的实时补偿.从而低成本地消除数控机床加工热误差,提高工件的加工精度.     

数控机床热变形误差补偿技术

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过实时热变形误差补偿可以提高数控机床加工精度.本文在分析产生机床热误差的原理的基础上, 探讨了热误差的测量方法,利用多元线性回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型.应用数控系统的PLC补偿功能,对XH178加工中心加工过程中的热误差进行了实时补偿.实验结果表明误差补偿量达到80%以上.     

数控机床热误差建模及预测方法分析

热误差作为制约数控机床加工精度的关键因素,在重型数控机床上表现得尤为明显。以重型落地镗铣床为例,根据热误差测量试验数据,分析重型数控机床温度场特性,并基于兼顾相关系数和欧式距离的系统聚类准则,对温度测点系统进行优化,以减小温度测点间共线性。通过优化温度测点,采用多元线性回归分析,建立重型数控机床热误差预测模型。由现场试验可知,建立的热误差预测模型可将均方根误差控制在10μm以内,有效地提高了热误差预测精度。     

数控机床的热误差建模与补偿研究

数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分析、多元线性回归求解,建立了精确的热误差补偿模型。经补偿验证,该原理理论正确、简单易行、稳定可靠,可以大幅减小机床的热变形误差。     

滑枕综合热补偿研究

新设计的滑枕热伸长补偿机构消除了滑枕达到热平衡之前因热变形造成的瞬态热误差。通过试验,测出机床达到热平衡后主轴的温度误差和机床对应的温度场,并利用最小二乘法拟合出该误差和温度值之间的数学模型,将数学模型输入数控系统中进行机床主轴的稳态热补偿,即温度误差补偿。这两种热补偿相结合的方式进一步提高了机床的加工精度,保证了数控龙门柔性生产线各种零件的加工精度要求。     

无限冲激响应网络在数控机床热误差建模中的应用

本文阐述了数控机床热误差补偿技术的基本概念，提出了一种基于无限冲激响应(IIR)网络的数控机床热误差预报模型，讨论了该模型的建立及相关技术问题，对智能预报补偿系统进行了研究，并给出了智能预报的结果和精度评价。     

数控机床热变形误差超前预测研究

针对当前数控机床热变形误差实施补偿存在的预测值滞后实际补偿值问题，提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络算法热误差超前预测解决方案，详细探讨LSTM神经网络算法的解析流程，建立基于LSTM神经网络算法热误差超前预测模型，并进行关键温测点及热变形误差超前预测实验。实验结果表明：热变形误差实际值与预测值的最大残差、平均值和均方差均在可控范围内，超前预测的准确度为86.3%，进一步论证了机床热变形误差超前预测的有效性。     

A study of pre-compensation for thermal errors of NC machine tools

Thermally-induced errors are major contributors to the overall accuracy of machine tools. In this paper, an error pre-compensation system is developed to correct the thermal errors of the spindle and lead screws. A simple gauge 1-D ball array is used to accelerate and simplify the error measurement. An auto-regressive model based on spindle rotation speed is then developed to describe the thermal errors. Using the model, the thermal errors can be predicted without measuring the temperature field of the machine tool as soon as the workpiece NC machining program is made. By correcting the program, the errors can be pre-compensated before machining. Thus the process of compensation is greatly simplified and the cost is reduced. The test results on a vertical machining center show that a 70% reduction of thermal errors has been gained after compensation.     

基于模糊聚类与灰色理论的机床主轴温度测点优化方法

数控机床主轴热误差是影响机床加工精度的主要因素之一，主轴热误差温度测点优化对于准确建立机床主轴热误差模型、提高机床精度具有十分重要的意义。提出一种基于模糊聚类与灰色理论的机床测温点优化方法，通过对主轴测温点进行模糊聚类分析，根据Xie-Beni有效性指标评定，将温度点归为几类，然后通过对模糊聚类后的测温点与主轴热误差进行灰色相关性分析，实现机床主轴温度测点的进一步优化。试验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

机床热误差建模的温测点优化分析与应用研究

针对影响机床实现精确热误差补偿的温测点优化问题,提出了结合模糊聚类理论和灰色关联理论的测点优化分析方法。针对测点样本的模糊性,应用模糊聚类分析可以实现测点的有序分类;针对测点样本的灰色性,应用灰色关联分析可以实现测点的最优选择。将上述理论应用于实验室自主研制的非球面的研磨抛光机(AGPM),经温测点实时测量与优化分析,最终实现了测点的优化选择,并为后续AGPM热误差补偿的实现奠定了坚实的理论基础。