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1.
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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基于改进遗传算法实现柔性三坐标测量机参数标定 总被引:3,自引:3,他引:0
针对柔性三坐标测量机测量精度低的弊端,提出了误差修正和参数标定的方法.应用Denavit-Hartenberg( DH)法建立了柔性三坐标测量系统的运动学模型和误差模型,考虑系统结构参数标定问题,提出了一种基于优化最小二乘法的改进遗传算法.首先,在最小二乘法中引入变化因子来衡量收敛速度;其次,当该因子趋于稳定时,将产生... 相似文献
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《机械制造与自动化》2018,(6)
为了提高数控机床热误差的预测精度,提出了基于改进最小二乘支持向量机和预测误差校正相结合的方法。首先引入提升小波分解原始数据克服数控机床误差的耦合性;然后采用最小二乘支持向量机对分解后的信号做预测,接着用误差校正方式修正预测结果;最后通过实验数据对比分析得到,基于提升小波的最小二乘支持向量机(LWT-LSSVM)法比最小二乘支持向量机(LSSVM)法的建模预测精度高8.51%,证明此建模方法有效可行。 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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数控机床热误差的动态自适应加权最小二乘支持矢量机建模方法 总被引:9,自引:2,他引:9
为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出基于动态自适应加权最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法.为构建机床热误差模型,对一台XK713数控铣床进行建模试验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别获取机床温度值与主轴变形量.运用动态自适应算法,优化选择建模过程中的参数;对采样数据进行初始最小二乘支持矢量机建模,根据误差变量确定权重系数,得到基于加权最小二乘支持矢量机的数控铣床热误差模型.试验结果表明,基于动态自适应最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法精度高,泛化能力强,优于未加权最小二乘支持矢量机方法与传统最小二乘法.获得的模型可用于数控机床热误差补偿,以提高数控机床的加工精度. 相似文献
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为提高数控机床精度,提出一种基于卡尔曼滤波法的机床误差建模新方法,将统计模型的回归系数看作状态向量,统计模型视为观测方程,利用卡尔曼滤波法实现了统计模型的建模,由于卡尔曼滤波法属于线性最小方差估计,所以相比最小二乘法可望获得更高的建模精度。对一台立式加工中心,利用温度传感器与非接触式激光位移传感器同步测量主轴温度变化及热误差,利用卡尔曼滤波法构建的热误差模型分别与利用最小二乘法(LS)、最小二乘支持向量机法(LS-SVM)构建的模型进行对比,结果表明:卡尔曼滤波法的建模精度比最小二乘法和最小二乘支持向量机法分别高10.5%和1.8%,且建模时间比最小二乘法和最小二乘支持向量机法分别少0.9%和6.8%。 相似文献
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