基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模与补偿

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。     

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

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.     

基于卡尔曼滤波的数控机床主轴热误差建模研究

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%。     

[误差建模及精度保证方法]一种五轴数控机床热误差建模方法

针对五轴数控机床多个发热源叠加导致的较为复杂的热误差测控难题,提出了一种五轴数控机床热误差建模方法,采用狮群优化算法优化最小二乘支持向量机（LSO-LSSVM）方法对热误差模型的重要参数进行求解,从而有效提高热误差预测模型的效率和精度。使用偏相关分析对大量温度传感器位置进行初步筛选,选取关联性较大的温度变量,根据选取的实测温度数据,分别采用多元线性回归、粒子群优化最小二乘支持向量机与LSO-LSSVM建模方法进行热误差建模,同时对各热误差模型的预测能力进行对比分析,结果表明：使用LSO-LSSVM建立的热误差预测模型的精度和鲁棒性都有很大的提高。对五轴数控机床主要部位实施热误差补偿测试,测试结果表明,采用LSO-LSSVM建模方法可使试件在X、Y、Z三个方向的误差分别减小35.3%、32.2%和43.9%。     

一种五轴数控机床热误差建模方法

针对五轴数控机床多个发热源叠加导致的较为复杂的热误差测控难题,提出了一种五轴数控机床热误差建模方法,采用狮群优化算法优化最小二乘支持向量机(LSO-LSSVM)方法对热误差模型的重要参数进行求解,从而有效提高热误差预测模型的效率和精度。使用偏相关分析对大量温度传感器位置进行初步筛选,选取关联性较大的温度变量,根据选取的实测温度数据,分别采用多元线性回归、粒子群优化最小二乘支持向量机与LSO-LSSVM建模方法进行热误差建模,同时对各热误差模型的预测能力进行对比分析,结果表明:使用LSO-LSSVM建立的热误差预测模型的精度和鲁棒性都有很大的提高。对五轴数控机床主要部位实施热误差补偿测试,测试结果表明,采用LSO-LSSVM建模方法可使试件在X、Y、Z三个方向的误差分别减小35.3%、32.2%和43.9%。     

基于动态自适应LS-SVM的数控机床热误差建模研究

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。     

基于改进LSSVM算法的数控机床热误差建模研究

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。     

数控机床热误差建模与补偿

数控机床热变形误差对零件加工精度有重大影响。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要点有三:其一是数据采样,用不同传感器测量机床关键点的温度与机床主轴变形量。其二是数据训练,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。其三是数据建模,建立机床热误差模型,并验证模型的准确度。仿真及实验结果表明,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。并依此算法建立了以DSP和A/D为核心的热误差补差补偿器。     

基于最小二乘支持向量机的疲劳裂纹扩展预测

根据腐蚀疲劳裂纹在扩展过程中受到多种环境因素影响,裂纹扩展预测难精确的特点,本文提出了基于遗传算法参数优化的最小二乘支持向量机方法来预测结构腐蚀疲劳裂纹扩展。该算法采用遗传算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,从而避免了算法陷入局部最优解,实现了精确度高、泛化能力强的裂纹扩展预测模型。最后通过对已有文献的某试件裂纹扩展的实验数据进行建模分析。结果表明:基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测方法优于神经网络算法、蚁群算法,预测误差较小,具有很好的预测能力。     

基于最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模

提出了一种综合先验知识与最小二乘支持向量机的发酵过程建模方法，并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化选取。该模型应用到一个具体发酵过程状态变量的预估中，仿真结果表明基于最小二乘支持向量机的混合模型具有很高的精度与范化能力，同时也表明了最小二乘支持向量机是软测量建模的一种有效方法。     

基于实时反馈的机床热误差在线补偿模型

为建立一种能够适应机床不同工况且具有准确预测能力的热误差补偿模型,提出一种基于限定记忆递推最小二乘法辨识热误差模型参数的机床热误差预测建模方法。该方法随着机床工作状况的改变,根据实时反馈的温度和热误差数据,采用递推方法对模型参数进行即时修正,使热误差模型能够及时跟踪机床系统的热特性变化,实现以较高的预测精度对机床热误差进行补偿。通过数控车床主轴轴向热误差辨识建模及补偿实验可以看出,限定记忆递推最小二乘法比一步最小二乘法辨识精度有较大提高,最大残差值减小了52.3%,标准差减小了67%。实验结果表明,利用该方法进行机床热误差模型参数辨识具有较高的预测精度和鲁棒性,有效可行。       

基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模

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。     

数控机床温度敏感点变动性及其影响

数控机床热误差补偿技术中的核心问题是建立能够反映机床温升与热误差之间的数学模型,其精度和稳健性则取决于模型自变量能否准确地反映机床温度场分布特性,即温度敏感点选择结果是否准确和稳定。通过对Leaderway-V450型数控加工中心主轴Z向的多批次空转数据进行分析发现,温度敏感点存在变动性特征,导致自变量间多重共线性程度发生变化,进而对模型的预测精度和稳健性产生严重影响。由于主成分回归算法具有消除自变量共线性影响作用,故提出采用该算法进行建模,并通过实际机床进行实践检验。结果表明,采用主成分回归算法建模,显著降低了温度敏感点变动性对模型预测精度的影响,能保证模型具有很好的预测精度和稳健性。     

基于状态空间模型的数控机床热误差建模

为了减小机床运行参数变化导致的机床热误差变化对模型预测精度的影响,提出了状态空间建模算法,该算法可根据机床运行参数的变化而自动调整模型,从而使模型对机床运行参数的变化具有良好的自适应性。通过实验比较了模型对机床处于不同条件下的热误差预测精度,并基于状态空间模型在Leaderway V-450型数控机床上进行了平面切削的热误差补偿实验。实验结果表明：与传统热误差建模算法相比较,所提算法的预测精度提高了58.12%,稳健性也得到了有效提升,且实际热误差补偿效果显著。     

Development of thermal error model with minimum number of variables using fuzzy logic strategy

Thermally-induced errors originating from machine tool errors have received significant attention recently because high speed and precise machining is now the principal trend in manufacturing processes using CNC machine tools. Since the thermal error model is generally a function of temperature, the thermal error compensation system contains temperature sensors with the same number of temperature variables. The minimization of the number of variables in the thermal error model can affect the economical efficiency and the possibility of unexpected sensor fault in a error compensation system. This paper presents a thermal error model with minimum number of variables using a fuzzy logic strategy. The proposed method using a fuzzy logic strategy does not require any information about the characteristics of the plant contrary to numerical analysis techniques, but the developed thermal error model guarantees good prediction performance. The proposed modeling method can also be applied to any type of CNC machine tool if a combination of the possible input variables is determined because the error model parameters are only calculated mathematically based on the number of temperature variables.     

重型数控机床热误差建模及预测方法的研究

重型数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键问题。针对一台典型的重型落地铣镗床,以机床热误差测量试验为依据,分析该类机床温度场的特点;据此提出一种旨在完成高效温度测点优化的改进系统聚类方法,该方法使用一种兼顾欧氏距离和相关系数的系统聚类准则,可以有效地降低优化后温度测点之间的共线性。基于优化后的温度测点,利用多元线性回归分析,构建了机床的热误差预测模型。现场试验数据表明,该方法可以将热误差预测的均方根误差降低到10μm以下,相较于其他方法有着更高的热误差预测精度,有望在其他重型数控机床的热误差建模和预测研究中得到更大的推广应用。     

基于贝叶斯神经网络的机床热误差建模

热误差严重影响着机床的加工精度,对机床关键部件进行热特性分析是开发精密机床的重要环节。通过测量包括数控机床的特殊位置温度和定位误差在内的热特性,研究了温升与定位误差之间的关系,提出了一种基于贝叶斯神经网络的热误差建模方法。通过K-means聚类和相关系数法来选择温度敏感点,可以有效地抑制温度测量点之间的多重共线性问题。结果表明:通过使用贝叶斯神经网络能提高机床88.015 9%的精度,比BP神经网络高出15.763 8%,与BP神经网络模型相比,贝叶斯神经网络具有更加优良预测性能。贝叶斯神经网络模型为降低机床热误差的影响提供了新思路。     

双转台五轴机床空间误差补偿技术研究

几何误差、热误差和切削力误差占到了机床总误差的75%,对这3项误差进行控制是提高机床加工精度的关键所在。以双转台五轴机床的空间误差作为研究对象,通过对加工位置、主要热源及电动机电流等相关因素进行分析,确定空间误差建模所需的位移变量、温度变量和切削力变量。以现有的多种误差建模方法为基础,通过对信息融合技术进行研究,提出一种机床空间误差的多模型融合预测方法,建立综合反映几何误差、热误差和切削力误差的最优空间误差模型。最后以DSP为核心,设计空间误差补偿器,实施空间误差补偿,验证补偿效果。结果显示,建立的模型预测精度较高,残差小于2μm,而实施空间误差补偿后,加工零件的轮廓误差也由15μm降到了5μm,补偿效果明显。     

数控机床主轴-立柱系统热态特性分析与测试

针对数控机床主轴-立柱系统因受热变形而影响机床加工精度的问题,本文基于能量守恒定律建立了主轴-立柱系统耦合分析模型来获取其热态特性。该模型综合考虑了热源计算、传热系数计算、结构约束以及散热面放置情况等因素,并采用风速法来获取主轴与空气间的传热系数。为了验证主轴-立柱系统耦合分析模型的有效性,本文设计并搭建了数控机床热态特性试验平台,以具体数控机床为研究对象获得了其主轴-立柱系统的温度场分布、热变形以及热平衡时间等热态特性。试验结果表明:各测点数据中温度的最长绝对误差和最大相对误差分别为0.71℃,2.94%,出现在主轴体的测点处,热变形的绝对误差和相对误差分别为1.49μm,8.71%,采用风速法建立的主轴-立柱系统耦合分析模型所获得的热态特性与试验获得的结果基本一致。本文的研究成果为数控机床减少热误差,提高精度保持性提供了参考。     

数控车床主轴热变形对零件形位加工精度影响分析

分析了数控车床主轴热变形的特点,在此基础上运用空间了解析几何分析了该热变形与被加工零件形位误差的关系,得出加工热误差的理论模型,从而为实现数控车床主轴热变形误差补偿提供理论依据和技术基础.