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为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出了基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法。为构建机床热误差模型,进行了建模实验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别测量机床温度值与主轴热变形量。将获得的数据进行在线最小二乘支持向量机建模训练,构建机床热误差模型。在根据模型得出误差预测值的同时,可以不断根据在线输入的新数据修正热误差模型本身,运算时间短,适用于在线建模。实验结果表明,基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法具有精度高、鲁棒性强和计算时间短的特点。在此基础上,根据在线模型进行热误差补差,可有效消除机床热误差影响,提高数控机床的加工精度。 相似文献
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针对同时实现装载机载质量动态测量的高精度和快速性这一复杂问题,在基于动力学分析所给出的测量方法的基础上,给出一种实现高精度快速性装载机载质量动态测量的混合建模方法,该方法采用经验模分解(Empirical mode decomposition,EMD)作为实测信号的前端处理应用,用于从动态暂态测量信号中提取有效信号;采用最小二乘支持矢量机(Least squaresupport vector machines,LS-SVM)对动态和不确定性因素进行自学习,实现载质量动态测量的速度补偿;同时为使最小二乘支持矢量机发挥最优性能,采用贝叶斯证据框架对其参数进行推断优化:最后,通过比例线性计算方法获知待测载质量值.仿真分析和试验结果表明,按照所建立的混合建模方法进行载质量动态测量其测量精度可稳定在l%以内,验证了该方法的有效性. 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine.SVM)应用结构风险最小化理论,从训练集中选择一组特征子集。使得对特征子集的线性划分等价于对整个数据集的分割。支持向量机最初应用于模式识别,随后开始在信号处理、函数逼近等领域也得到了广泛发展。支持向量机与神经网络等常用方法相比,其具有泛化性好、建模所需学习数据较少等优点。 相似文献
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《机械设计与制造》2017,(6)
热误差是造成切削加工工件精度低的重要因素,研究机床热误差是提高加工精度的有效措施。为此,综合考虑最小二乘法(LS)、支持向量机(SVM)和动态自适应算法的优势情况下,提出了一种基于动态自适应LS-SVM的数控机床热误差建模方法。为构建热误差模型,以数控机床XK713进行试验,通过温度和位移传感器分别获取机床温度值与主轴变形量,同时通过动态自适应算法,参数能够被优化,以及对所采集的数据进行最小二乘支持向量机建模,从而可得该数控铣床热误差模型。通过与LS热误差建模方法进行对比分析,结果表明:所提出的热误差模型的精度远优于LS模型。该方法为机床热误差建模的研究和应用奠定了基础。 相似文献
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流程工业过程有众多关键性过程参数难以在线检测,是复杂的非线性和时变的动态系统,给过程优化策略的实施和机理模型的建立造成障碍。最小二乘支持向量机(LS—SVM)算法运算简单、精度高、速度快,采用该算法并以仿真平台对泵式中和这一典型化工过程进行建模研究,结果显示LS—SVM建立的模型拟合误差小,无论拟合精度还是预报时间都明显占优.可以作为中和过程的控制和建模的有效方法。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的传感器非线性动态补偿 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于最小二乘支持向量机的非线性传感器动态测量误差的校正方法,使得通过该方法补偿的传感器具有理想的输入输出特性。先将传感器的非线性动态系统分解成线性动态子环节和非线性静态子环节串联;与之对应,非线性动态补偿过程也包含2个阶段:线性动态补偿和非线性静态校正。然后,通过函数展开将补偿器的非线性传递函数转换为等价的类线性形式一中间模型;再通过LS-SVM回归算法求取中间模型参数;最后,推导出中间模型参数与补偿器2个子模型参数之间的关系,并通过该关系实现非线性静态校正和线性动态补偿环节的同时辨识。与常规非线性动态补偿方法比较,该方法优点是明显的:(1)只需进行一次动态标定实验;(2)能给出非线性动态补偿器的数学解析表达式;(3)充分利用LS—SVM的优点,使辨识的补偿器具有更好的抗干扰能力。仿真与实际实验结果均表明该传感器非线性动态补偿方法有效。 相似文献
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基于最小二乘支持矢量机的成形磨削表面粗糙度预测及磨削用量优化设计 总被引:6,自引:0,他引:6
在分析和比较目前常用的预测方法基础上,提出一种基于最小二乘支持矢量机的成形磨削表面粗糙度预测方法。一方面,该方法能较好地解决小样本学习问题,避免人工神经网络等智能方法在对粗糙度进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,用等式约束代替传统支持矢量机的不等式约束,减小了模型的复杂度,加快了求解速度。试验表明,该模型具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,适合对磨削表面粗糙度的预测。在成功建立预测模型的基础上,还提出磨削参数优化设计的可行性方案,建立表面粗糙度与磨削用量之间的关系图,对于优化设计磨削用量、提高加工零件表面质量具有一定的指导意义。 相似文献
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将基于神经模糊控制理论的建模方法--模糊神经网络建模法应用到数控机床热误差建模当中,讨论了热误差模糊神经网络的结构及建模原理;对大型数控龙门导轨磨床主轴箱系统进行建模试验,采用非接触式红外温度测量仪和千分表分别测量主轴箱系统温度值与主轴热误差,得到两组独立的试验数据,一组用来建立主轴箱系统热误差模糊神经网络预报模型,另一组用来对模型进行验证。试验结果表明,模糊神经网络模型预测精度高,泛化能力强;将模糊神经网络建模方法与径向基函数神经网络建模方法进行综合对比,分析结果表明,模糊神经网络建模方法具有更好的建模效率、建模鲁棒性及预测性能。 相似文献
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基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差建模 总被引:7,自引:1,他引:7
为最大限度减少热误差对数控机床加工精度的影响,尝试结合灰色理论和人工神经网络各自对数据处理的优点,提出一种基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差补偿模型.在一台处于实际加工状态的数控车床上进行试验,采用数字式温度传感器测量经过优化选取的对热误差有关键影响的机床构件和加工环境的温度数据,采用非接触式位移传感器获得机床加工热误差数据,在不断调整灰色模型数据序列长度及神经网络权值、阈值的基础上,最终建立热误差补偿模型.通过与传统灰色模型和神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有对原始温度和热误差数据要求低、计算简便、预测精度高、鲁棒性强等优点,可用于各种复杂实际加工场合中的数控机床热误差实时补偿. 相似文献
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针对机床热误差建模过程中,误差信息不透明、数据特性不全面等不利因素,根据机床主轴热误差实验数据,分别采用GM(1,n) 模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立主轴热误差预测模型并进行线性叠加,然后采用预测有效度算法调整模型加权系数,建立了最优有效度复合预测模型(OE-CM)以获取最佳预测效果。在VXC-560型三轴数控机床上进行在线实验建模,实验结果表明:OE-CM具有预测精度高、鲁棒性好等特点,整体预测效果优于灰色GM(1,n)模型和LS-SVM模型,适合在复杂工况条件下对机床主轴热误差进行预测和补偿,为提高机床热误差补偿精度建立了理论模型。为了验证该预测模型的有效性,对所研究的机床主轴进行热误差在线补偿,机床主轴Z向最大误差从23.8μm减小到8μm,减幅达到66.4%,较好地提高了机床精度,具有一定的工程化推广前景。 相似文献
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GUO Qianjian FAN Shuo XU Rufeng CHENG Xiang ZHAO Guoyong YANG Jianguo 《机械工程学报(英文版)》2017,30(3):746-753
Aiming at the problem of low machining accuracy and uncontrollable thermal errors of NC machine tools, spindle thermal error measurement, modeling and compensation of a two turntable five-axis machine tool are researched. Measurement experiment of heat sources and thermal errors are carried out, and GRA(grey relational analysis) method is introduced into the selection of temperature variables used for thermal error modeling. In order to analyze the influence of different heat sources on spindle thermal errors, an ANN(artificial neural network) model is presented, and ABC(artificial bee colony) algorithm is introduced to train the link weights of ANN, a new ABCNN(Artificial bee colony-based neural network) modeling method is proposed and used in the prediction of spindle thermal errors. In order to test the prediction performance of ABC-NN model, an experiment system is developed, the prediction results of LSR(least squares regression), ANN and ABC-NN are compared with the measurement results of spindle thermal errors. Experiment results show that the prediction accuracy of ABC-NN model is higher than LSR and ANN, and the residual error is smaller than 3 lm, the new modeling method is feasible. The proposed research provides instruction to compensate thermal errors and improve machining accuracy of NC machine tools. 相似文献
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基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模 总被引:2,自引:0,他引:2
数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键因素,为最大限度提高数控机床热误差补偿的精度和效率,结合遗传算法自适应全局优化搜索能力和小波神经网络良好的时频局部特性的优点,提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的机床热误差补偿模型。以某型号五轴摆动卧式加工中心为试验对象,以机床温度变量和热误差为数据输入样本,建立小波神经网络模型热误差预测模型,然后用遗传算法优化小波神经网络权值、阈值,最终建立热误差预测模型。通过与传统人工神经网络和普通小波神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有精度高、抗扰动能力和鲁棒性强等优点,有望在实际加工场合的数控机床的热误差预测和补偿研究中得到更大的推广应用。 相似文献