改进FCM模糊聚类算法对主轴箱温度测点优化分析

轮槽铣床主轴箱热变形数据样本量繁杂,利用传统的FCM模糊聚类算法对主轴箱温度测点进行分析时,需根据情况自行设置分类数,由于经验不足会使分析结果出现偏差,导致分析失效。基于以上情况,提出采用改进的FCM模糊聚类算法对主轴箱测点进行优化分析,其原理为依据主轴箱温度及热变形量,增设聚类数c的自适应目标函数,并建立了改进的FCM模糊聚类算法可靠性分析模型,基于该模型分析得到了多元回归关键测点热误差分析数据。结果显示:采用FCM聚类算法对轮槽铣床主轴箱预先布置的温度测点进行分组优化,使主轴箱的关键测温点由21个缩减至6个,且分析结果准确度较高。该方法为机床温度测点优化分析提出了新的思维路径,具有较好的应用前景。     

基于FCM自适应模糊聚类的温度测点优化

在数控机床热误差建模中,温度测点的选择与优化是一个难点。针对传统的FCM模糊聚类方法对数控机床温度测点优化需要人为事先确定聚类数目,提出了一种FCM自适应模糊聚类测点优化方法。该方法在FCM聚类算法的基础上,建立了聚类数自适应函数,并自动给出最佳聚类数。通过对一台立式铣床进行实验验证,结果表明:FCM自适应模糊聚类方法自动将机床的温度测点由13个减少到6个。结合多元回归分析,建立了关键测温点的热误差模型,所建立的热误差模型精度较高,热误差由50μm减小到10μm以下,验证了该方法的有效性。     

基于互信息法和改进模糊聚类的机床热关键点优化研究

基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。     

基于互信息法和改进模糊聚类的温度测点优化

基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。     

基于灰色关联和模糊聚类的机床温度测点优化

针对机床热误差补偿技术中温度测点优化选择的问题,提出采用基于灰色关联分析和模糊聚类分析相结合的方法对机床温度测点进行优化选择。采用灰色关联分析法计算温度变量与主轴热误差之间的相关系数,并据此优选温度变量,采用模糊聚类分析法对所选择的温度变量进行聚类,确定关键温度变量,结合关键温度变量建立热误差线性回归模型。在精密卧式加工中心MCH63上对该方法进行了试验验证,结果表明,温度测点的数量由29个减少到6个,机床轴向热误差由41.3μm减小到7.6μm。     

龙门机床进给系统热误差模型测点优化

为了解决温度测点数量和测点间复共线性对龙门机床热误差模型精度和鲁棒性的影响,提出了一种测点综合优化方法。首先,采用模糊聚类法和相关性分析筛选出对热误差影响较大的关键点,达到优化测点数量的目的；然后采用特征提取法得到预测模型的自变量,特征提取消除了复共线性对预测模型精度和鲁棒性的影响。在一台龙门精密镗铣加工中心上实验验证,结果表明：本文提出的测点综合优化法优于自适应模糊聚类热关键点优化,采用该方法进行误差预测模型关键点优化可有效提高模型精度和鲁棒性。     

基于有序聚类的机床热误差测点优化

温度测点的选择直接影响数控机床热误差补偿模型的性能。考虑到温度有序传递的特点,提出了有序聚类测点优化的方法。以试验数据为基础,计算类直径并比较目标误差函数;然后对温度变量分类,确定最佳分类数;通过计算热误差和温度之间的相关系数,确定最优测点。采用定位误差分解建模法结合选取的最优测点建立热误差预测模型,分别与模糊聚类和变量分组测点优化建立的模型进行比较,试验结果表明,有序聚类测点优化法精度较高,具有一定的应用前景。     

龙门机床进给系统热误差模型关键点优化

为了解决温度测点数量和测点间复共线性对龙门机床热误差模型精度和鲁棒性的影响,提出了一种测点综合优化方法。首先,采用模糊聚类法和相关性分析筛选出对热误差影响较大的关键点,达到优化测点数量的目的;然后采用特征提取法得到预测模型的自变量,特征提取消除了复共线性对预测模型精度和鲁棒性的影响。在一台龙门精密镗铣加工中心上实验验证,结果表明:所提出的测点综合优化法优于自适应模糊聚类热关键点优化,采用该方法进行误差预测模型关键点优化可有效提高模型精度和鲁棒性。     

数控机床直线进给轴温度测点优化研究

为分析数控机床直线进给系统的温度场,需要布置一定数量的温度测点来进行温度数据的采集。然而,测点的位置和数目都会对研究结果产生直接影响。为实现准确布置温度测点,文章提出一种基于统计学理论进行改进的Canopy-FCM-GRA温度测点优化模型。以某数控机床X向直线进给轴为例,首先根据测得的实验数据确定预聚类数,然后通过模糊矩阵和灰色关联度系数筛选出相应的温度敏感点,最后基于SVR理论分别建立温度测点优化前和优化后的温度-热误差预测模型,通过比较两个模型精度来验证温度测点优化的有效性。结果表明,温度测点优化效果良好,通过优化后的测温点可准确探究进给系统的热特性。     

机床主轴温度测点的K-means优化及试验

针对机床热误差补偿技术中温度测点的优化选择,提出一种基于K-means算法和Pearson相关系数相结合的方法。通过K-means算法将不同位置测点的温度进行聚类,用Pearson相关系数计算温度与主轴热误差之间的相关性,从每一类别中选出一个最优测点组成最优测点组合,并对最优测点处的结果进行热误差建模。在立式加工中心VMC850E上对该方法进行了试验验证,将温度测点的数量由8个减少至2个。经方差分析和F检验,验证了最优测点处的温度与热变形之间显著线性,模型可靠。     

一种改进的顾及像素空间信息的FCM聚类算法

标准的FCM算法对噪声比较敏感,主要是因为该算法没有考虑像素间的空间信息.为了克服这个不足,本文基于自适应加权均值滤波图像提出了一种用于图像分割的FCM改进算法.该算法通过修改Ahmed聚类算法中的目标甬数实现.利用该改进算法进行合成图像和真实图像的实验结果表明,相对于标准的FCM聚类算法和由Ahmed改进的算法,本文中提出的改进算法对于噪声更具有鲁棒性.     

基于加权灰关联分析的加工中心热误差测点分布优化研究

基于加权灰色关联分析理论提出加工中心热误差温度测点分布的选择优化建模方法.该方法首先给出加权灰关联模型,然后根据温度测点与热误差数据建立数据序列之间的灰色关联度矩阵,对温度测点按主要部件进行分类,从每一类中选择关联度相对大的测点作为关键温度测点,测点数量由16个减至5个.应用该方法建立加工中心热误差预测模型,结果表明建立的模型能够避免温度测点之间相互耦合的影响,模型精度与鲁棒性均得到较大提高.     

数控机床进给系统误差综合补偿

数控机床进给系统的几何误差和热误差是影响零件加工精度的主要因素,为了有效地改善加工精度,提出了一种几何误差和热误差综合预测模型。通过分析进给系统的热误差曲线特征,对机床的几何误差及热误差进行分离。采用最小二乘法对几何误差进行一元四次拟合得到几何误差模型;利用模糊聚类和相关分析对温度测点进行优化,建立热误差模型;将上述几何及热误差模型线性叠加形成综合模型。在一台数控车床上,对机床初始运行、升温及热平衡三个典型阶段进行实验验证,结果表明:进给系统误差综合补偿模型具有良好的鲁棒性,能较大幅度地改善机床的加工精度。     

基于温度特征提取的数控机床热误差建模

在数控机床的热误差补偿技术中,机床温度信息的提取对改善机床的加工精度至关重要。首先对广泛使用的模糊聚类多元线性回归模型在变工况下的性能进行了试验,结果证明:试验工况变化后,该模型预测值失准。通过方差膨胀因子判断,这种现象是由模型自变量的复共线性引起。为了改进上述模型,提出了一种温度特征提取的建模方法,通过特征提取算法,提取模糊聚类优化测点的综合特征,从而得到综合特征自变量,最后利用综合自变量进行回归建模。试验表明,该方法有效消除了复共线性对模型预测精度和鲁棒性的影响,优化后的回归模型均方根误差在4μm以内,可有效预测76%以上误差,相较于其他方法表现出优良的预测性能,易于在其他机床热误差补偿中推广使用。     

基于逐步回归的机床温度测点优化及热误差建模技术

通过对机床温度测点进行优化,建立其与机床热误差之间的数学模型,对机床热误差进行实时预测与补偿控制,是提高数控机床加工精度的重要途径。为解决现有机床热误差模型预测精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于逐步回归的数控机床温度测点优化方法。通过偏F统计量的检验,在初步建立的回归模型中逐个引入新变量,剔除不显著的老变量,实现温度测点的优化布置,获得数控机床热误差的最优回归模型。将该方法应用于某数控机床,结果表明,基于逐步回归的机床热误差模型,所用温度变量最少,且预测精度最高。     

基于ANFIS的高速电主轴热误差建模研究

为了减少热误差对电主轴加工精度的影响,需要建立电主轴的热误差补偿系统,而补偿系统的性能主要取决于热误差预测模型的准确性和模型输入的温度质量。为保证输入模型的温度质量,采用模糊C-均值聚类和灰色关联分析相结合的综合算法优化温度测点,将温度测点的数量由10降至3个,以某台电主轴为试验对象,以电主轴转速为7 000 r/min的温度变量为输入,热误差变量为输出,采用自适应神经模糊推理系统建立了电主轴的热误差预测模型,并以转速为5 000和9 000 r/min的实验数据作为验证,结果表明,建立的ANFIS热误差预测模型可以有效地预测电主轴的热误差,预测模型的残差小于1μm。最后,与误差反向传播神经网络进行对比,结果表明该预测模型具有更高的精度和抗干扰能力。     

机床丝杠进给系统热误差测点优化及实验

针对丝杠进给系统热误差监测点多,且测点之间存在复共线性影响热误差建模精度的问题,提出了一种综合测点优化的方法。首先利用Pearson相关性分析筛选出相关性较高的点,其次利用灰色关联法求出各温度变量间的灰色关联度并由此建立模糊相似矩阵,再采用模糊聚类和F分布统计确定最优测点组合后,由偏相关性分析剔除弱相关变量并建立热误差线性回归模型。在某龙门加工中心进行实验验证,结果表明温度测点由12个减小到3个,丝杠热误差由13μm减小到10μm。     

一种改进的模糊C-均值(FCM)彩色图像分割算法

针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法计算量大,聚类中心对初始值敏感和聚类数目不能自适应确定的缺点,提出了一种改进的FCM算法。首先对图像进行采样量化,并在满足视觉一致性的L*a*b*颜色空间计算并统计图像的色差信息,然后依据全局色差阈值选取初始聚类中心,对图像进行聚类分析,同时根据准则函数确定最佳聚类数,实现了聚类中心的优化选取和最优聚类数目的确定,有效减少了计算量。研究结果表明,改进后的FCM算法不仅较好地克服了传统FCM算法的缺点,而且聚类效果好,处理速度快,聚类效果与人的视觉感应保持了良好的一致性。     

数控慢走丝线切割机床热变形补偿方法的研究

由实验测得专家经验测点的温度与热形变误差量,通过模糊聚类的分析方法找出影响误差精度的主要温度测点,分别利用多元线性回归的分析方法和遗传算法优化BP神经网络法建立热变形误差的数学模型,将两种方式进行对比分析哪种方式更优.     

基于Fisher最优分割法的机床热关键点优化研究

利用温度测点建立热误差模型时,测点的选取直接影响到模型的精度.采用一种最优化分段方法——Fisher最优分割法,以试验采集到的原始数据作为分析数据,通过计算分类的直径、比较各类中的误差函数,对机床测点变量进行分类,经过对各类中温度变量与热误差之间相关系数的计算,获得用于热误差建模的热关键点,从而完成测点优化.利用多元线性回归方法对其优化出的测点建立热误差模型,与采用变量分组优化选出的温度测点建立的热误差模型进行比较,结果说明Fisher最优分割法可行、实用性强.