基于偏最小二乘的数控机床热误差稳健建模算法

建立预测模型对热误差进行预测和补偿是解决机床热误差问题的常用方法,该方法中模型的预测精度和稳健性易受环境温度影响而明显下降,对此本文提出了基于偏最小二乘法的热误差稳健建模算法。首先使用相关系数法筛选温度敏感点,并建立热误差偏最小二乘回归预测模型。进而基于全年环境温度下的多批次热误差实验数据,分析最佳的温度敏感点个数。最后建立热误差偏最小二乘回归模型,并与普通多元线性回归模型的预测效果比对分析。结果表明本文所提算法平均预测精度为5.7μm,模型稳健性为0.56μm,相较于普通多元线性回归算法,预测精度和稳健性分别提高13.8%和49.5%。说明本文所提的热误差稳健建模算法能够在环境温度变化较大时保持高预测精度和高稳健性。     

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。     

基于正则化的机床热误差自适应稳健建模算法

通过建立预测模型对机床热误差进行补偿,是有效解决热误差造成机床精度下降问题的常用方法。本文提出一种基于正则化的数控机床热误差自适应稳健建模算法,能够在建模过程中自适应选择温度敏感点(TSPs),并具有高预测精度和稳健性。首先基于结构风险最小化原则对热误差建模稳健性机理进行分析,进而利用正则化算法中LASSO解的稀疏性实现自适应TSP选择。然后基于不同实验条件的热误差数据,分析所提建模算法的预测效果,并与常用的多元线性回归、BP神经网络和岭回归算法进行比对分析。结果表明,本文所提建模算法具有最高的预测精度和稳健性,分别为5.22和1.69μm。最后,利用所建立的预测模型进行热误差补偿实验,以验证本文所提建模算法的实际补偿效果。     

基于OE-CM算法的机床主轴热误差建模与补偿分析

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。     

主轴热误差的数值建模分析

数控机床逐渐向高精度、高速度、精密化、智能化方向发展。机床的精度直接影响了工件的加工精度。以测量加工中心主轴系统的温度场和热误差数据为基础,采用五点法测量了加工中心主轴系统的温度场和热误差数据,用偏最小二乘回归方法建立了两者的多元线性回归模型,并对各个测温点的温度变化与主轴热误差之间的量化关系进行了定性研究。经研究分析,该模型具有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的需要,也可作为机床设计和制造的参考依据。     

数控机床热误差补偿最佳转速选择

为提高数控机床热误差补偿模型在实际工程应用中的补偿精度和稳健性,研究了热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。首先,以Leaderway V-450数控加工中心主轴Z向为研究对象,控制机床主轴在空转状态下,以图谱和恒定转速两种方式进行了多批次实验。然后,采用模糊聚类结合灰色关联度选择温度敏感点并建立多元线性回归模型。最后,分析不同转速类型下模型的预测效果并对同种转速类型下模型预测效果进行相对评价,从而给出热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。实验结果表明,根据国际标准中不同主轴转速类型建立的热误差补偿模型,对于机床热误差预测效果存在较大差异。根据实际工程应用选择的最佳转速状态建立的补偿模型有较好的预测效果。     

加工中心主轴热误差数值建模方法的探讨

在测量加工中心主轴系统的温度场和热误差数据的基础上,研究了温度变化与主轴热误差之间的关系,并用不同的回归方法建立了两者的多元线性回归模型。经研究分析,利用偏最小二乘回归法进行建模,具有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求。     

基于GS-SVM的数控机床热误差预测研究

为了提高立式加工中心热误差的预测精度,考虑影响立式机床热误差的主要因素,提出了支持向量机预测热误差预测模型,并用网格搜索算法对支持向量机的参数惩罚因子和核参数进行搜索。通过实验数据分析得出结论,基于GS-SVM模型对数控机床主轴热变形能够进行准确预测,并与BP算法模型进行对比。结果表明GS-SVM主轴热变形预测模型效果优于BP算法预测算法,具有较高的预测精度,为数控机床热误差研究提供参考。     

支持向量回归机在数控加工中心热误差建模中的应用

研究并选择最佳模型对数控加工中心加工过程中的主要误差源-主轴热误差进行补偿,以便提高机床的加工精度.以leaderway-V450加工中心为实验对象,对主轴热误差支持向量回归机模型和多元回归模型进行了分析对比.首先,根据夏季数据建立了多元回归模型和支持向量回归机模型.然后,将夏季另一批数据和秋季数据分别代入两种模型计算各模型补偿精度.最后,根据两种模型的精度变化规律比较两者稳健性.实验结果表明:支持向量回归机夏季模型用于补偿夏季和秋季热误差补偿标准差都小于2 μm,而多元回归模型用于补偿夏季数据补偿标准差小于2μm,用于补偿秋季数据补偿标准差大于8μm.数据显示支持向量回归机模型用于热误差补偿不仅具有较高精度,同时具有较好鲁棒性.     

基于信息粒化支持向量机的主轴热误差综合预测模型

主轴热变形是影响数控机床加工精度的主要因素。为提高主轴热误差的预测精度,提出了基于信息粒化支持向量机(SVM)的主轴热误差综合预测模型。使用信息粒化方法对采样温度数据与主轴热误差数据进行预处理,分别建立基于SVM的主轴热误差的回归预测模型和时间序列模型,通过计算两个模型权重系数,最终建立主轴热误差综合预测模型。以2MZK7150五轴数控可转位刀片工具磨床为研究对象,实验表明,较之于单一模型该模型具有良好的泛化能力和较高建模精度。     

回归分析在小麦蚜虫预测中的应用 ——以豫南正阳县为例

小麦蚜虫是小麦生长过程中常见的害虫,不加以预防和消灭会破坏小麦的生长结构,影响小麦的最终产量。以小麦成长过程中小麦穗蚜为研究对象,根据河南省驻马店市正阳县2011年—2019年小麦穗蚜的发生情况,用线性回归的方法分析影响小麦穗蚜发生的关键气象因素,并建立线性回归预测模型:Y=123.589+28.961X18-7.435X12。     

基于新陈代谢组合模型的装备故障预测

针对武器装备故障预测的难点,在灰色GM(1,1)模型和线性回归模型的基础上结合有效度原理建立新的组合模型,该模型是两种模型的拟合。通过对等时距测量的原始数据进行模拟和预测,来估计系统何时达到故障数据的上限,依此来推断系统的故障时间,同时引入新陈代谢法来提高此种方法的预测精度。最后以某型雷达发射机的输出电压数据为例,验证此种模型在故障预测中的有效性和实用性。     

富水流域富水坝前水位涨幅的预测方法探讨

采用2008年5—9月富水坝前水位及富水流域内12个自动雨量站的同期降水资料,采用多元逐步回归方法,对汛期富水坝前水位与前期各雨量站日降水量的关系进行了研究,并建立坝前水位24 h涨幅的预测模型。结果表明：该模型有一定的预测准确率,各站降水产生的地表径流在18～24h之内就能显著影响到富水坝前水位。     

套筒活齿的应力数学模型及其计算方法

利用通过有限元方法计算的各种典型工况下的套简活齿内部应力，根据套筒活齿的几何和受力特点以及非线性回归方法，对多点受力套筒活齿的应力分析问题建立了应力计算的经验公式，从而解决了套筒活齿在几何尺寸不同、受力大小不同、力作用的位置不同以及受力个数不同时的应力分析问题。     

基于MATLAB的短电弧加工工艺模型回归分析与研究

基于数控短电弧机床的试验数据,尝试性地建立起短电弧加工工艺参数与工件表面质量之间的数学模型。借助MATLAB软件优化、分析、确定模型,得出了短电弧加工过程中影响工件表面质量的主要因素。     

基于回归模型的SDBD-PA击穿特性试验研究

近年来,表面介质阻挡放电等离子体激励器（Surface dielectric barrier discharge plasma actuator,SDBD-PA）已经成为流动控制领域的研究热点。为研究SDBD-PA的击穿特性,为SDBD-PA相关研究的参数区间选取提供参考,首先采用控制变量法研究各激励器参数对SDBD-PA击穿电压和放电稳定性的影响,然后选取对击穿电压有影响的激励器参数,基于DOE方法进行试验,使用Isight软件建立二次回归模型并分析激励器参数对击穿电压的影响。研究结果表明,对SDBD-PA击穿电压和放电稳定性有影响的参数包括频率f、电极间隙d₁和激励器长度L;拟合所得三元二次回归模型经验证具有良好的精确度,可作为SDBD-PA击穿电压的预测模型;对SDBD-PA击穿电压影响最大的参数是f,其次为L和d₁;f和L对击穿电压的影响为负效应,d₁对击穿电压的影响为正效应;d₁和f之间以及f和L之间的交互作用对击穿电压也有很大影响,d₁和L之间的交互作用对击穿电压的影响非常小。     

基于组合模型的雷达故障预测分析

基于灰色 GM(1,1)模型和回归模型的建模原理,将两种模型进行拟合,建立了新的组合模型,并采用该模型对武器装备的故障进行预测。该组合模型充分利用了两种预测方法提供的信息,实现了两种模型之间功能和优势的互补,有效提高了预测精度。最后,以某型雷达发射机的等时距测量的输出电压为例估计系统的故障时间,并依此推断出该系统的故障发生时间。     

基于贝叶斯复合分位数回归的参数估计及应用

针对传统最小二乘估计易受异常点干扰及稳健性较差的问题,建立了基于复合分位数回归估计的数据拟合预测模型。为了克服复合分位数回归在估计参数时忽视了参数的不确定性,致使估算出的参数精度不够高的缺点,将贝叶斯分析法与复合分位数回归相结合,提高了参数的估算精度。实证分析表明贝叶斯复合分位数回归估计优于复合分位数回归估计,而复合分位数回归估计优于传统最小二乘估计,值得工程技术人员借鉴。     

SiCp/Al复合材料车削加工棱边质量的控制方法研究

为了有效抑制SiCp/Al复合材料车削加工棱边的缺陷,建立了切削参数与棱边缺陷尺寸之间的数学回归模型,把棱边缺陷高度值H和长度值L作为试验的评价指标,主要考虑切削深度、主轴转速、进给量三个参数单独作用时对棱边缺陷的影响。最终找到了控制棱边缺陷尺寸的最优切削参数组合,并结合试验优化加工工艺参数从而控制棱边质量。得出的结论可以为SiCp/Al复合材料棱边缺陷的研究和控制策略提供合理的理论依据。     

基于偏最小二乘回归方法的产品满意度回归模型研究

将产品满意度与主要产品性价要素直接联系起来，基于偏最小二乘回归方法建立了产品满意度回归模型，较好地解决了由变量多重相关性等引起的满意度估计量数据失真问题；不断地通过主成分提取和还原计算，相对准确地确定了各产品性价要素在产品满意度计算中的权重，从而为产品改型设计提供了重要依据。