基于模糊聚类与灰色理论的机床主轴温度测点优化方法

数控机床主轴热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,主轴热误差温度测点优化对于准确建立机床主轴热误差模型、提高机床精度具有十分重要的意义。提出一种基于模糊聚类与灰色理论的机床测温点优化方法,通过对主轴测温点进行模糊聚类分析,根据Xie-Beni有效性指标评定,将温度点归为几类,然后通过对模糊聚类后的测温点与主轴热误差进行灰色相关性分析,实现机床主轴温度测点的进一步优化。试验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

基于改进模糊聚类和最大信息系数的数控机床温度测点选取北大核心

在加工过程中,机床会因热变形而产生误差,这将严重影响加工精度。减少加工过程的热误差是提高加工精度的有效途径,而确定关键温度测点不仅能提高计算效率,还可避免温度数据间复共线性问题,提高热误差模型的预测精度。提出基于改进模糊聚类和最大信息系数(MIC)的温度测点选择方法,通过改进模糊聚类对温度测点进行分类;根据MIC方法选择每类温度数据中的关键温度测点;使用BP神经网络对热误差进行建模。结果表明:与传统温度测点选择方法相比,利用所提方法改进的热误差模型精度更高。     

机床热误差建模的温测点优化分析与应用研究

针对影响机床实现精确热误差补偿的温测点优化问题,提出了结合模糊聚类理论和灰色关联理论的测点优化分析方法。针对测点样本的模糊性,应用模糊聚类分析可以实现测点的有序分类;针对测点样本的灰色性,应用灰色关联分析可以实现测点的最优选择。将上述理论应用于实验室自主研制的非球面的研磨抛光机(AGPM),经温测点实时测量与优化分析,最终实现了测点的优化选择,并为后续AGPM热误差补偿的实现奠定了坚实的理论基础。     

基于逐步线性回归的温度测点优化

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。文章采用逐步线性回归方法对核电轮槽铣床主轴箱的温度测点进行优化与建模。首先利用瞬态热-结构耦合分析了主轴箱在粗加工时的温升和热变形,再通过逐步线性回归方法对温度测点进行优化,利用优化后的温度测点建立了主轴X,Y,Z三个方向的热误差模型,最后对主轴箱在精加工运行时对所建立的模型进行了验证,结果表明:该方法不仅可以有效减小温度测点数目,还能保证模型的预测精度,三个方向的热误差均减小到5μm以下。     

基于模糊C均值聚类法和多元线性回归理论的铣床热误差研究

为了降低铣床主轴旋转受温度影响而产生的位移变形量,提高铣床对零件的加工精度,采用了模糊C均值聚类法和多元线性回归理论对铣床主轴的热误差进行建模,实现铣床主轴加工误差值最小化;分析了模糊C均值聚类法筛选最优值的迭代过程,对铣床上不同位置的测量温度值进行分组,筛选出每组的最优温度值;采用多元线性回归理论,对铣床热误差理论预测模型进行了推导,通过实验验证多元线性回归理论所创建的热误差预测模型。实验结果表明:补偿前,铣床主轴Y方向和Z方向受温度影响产生的热误差最大值分别为45.0μm和28.0μm;补偿后铣床主轴Y方向和Z方向受温度影响产生的热误差最大值分别为3.2μm和3.8μm,误差范围都在4μm以内。采用模糊C均值聚类法和多元线性回归理论对铣床热误差进行补偿,铣床主轴运转受温度影响所产生的误差明显降低,从而提高了主轴定位精度。     

机床热误差温度测点优化和补偿建模研究现状

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。本文综述了关于机床温度测点位置优化方法和热误差补偿建模的方法,并对几种方法进行了比较,阐述了各方法的优缺点最后给出了运用其它方法来解决此类问题的思路。     

基于模糊C均值算法的齿轮泵故障诊断技术

以CB-KP63齿轮泵为研究对象,提出了利用小波包频带能量提取齿轮泵的信号特征,用模糊C均值聚类算法得到齿轮泵的故障模式,然后用模糊贴近度进行故障模式的识别.实验结果表明,在此算法下,齿轮泵4种不同工作状态下的振动信号具有明显的可分性,并且该诊断方法对不同类型的齿轮泵故障诊断、维修保养等都具有一定的实用性.     

基于热模态分析的热误差温度测点优化选择

针对影响机床热误差建模的温度场分布问题,提出一种热模态分析方法,对机床热误差建模温度测点进行优化选择。以数控机床主轴温度场分析为例,利用热模态方法得到主轴各模态的时间常数、温度场及热变形模态形状,从而确定温度测点的最优位置。并通过实验验证了所建立模型的准确性与鲁棒性。     

基于粗集方法的机床热补偿误差的温度测点优化

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。采用粗集理论对机床热变形建模及补偿技术中温度测点的选择进行优化,以HMC800A立式三轴加工中心温度测点的选择为例进行研究,结果表明该方法能有效地减少温度测点数量,既可以保证模型的精度,又可节省工作量。     

基于FCM聚类和RBF神经网络的机床热误差补偿建模

热关健点的选择和热误差建模技术是决定热误差补偿是否有效的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要.为了实现对数控机床热误差的补偿控制,文章利用模糊C均值(FCM)聚类方法,对机床上布置的温度测点进行优化筛选,将温度变量从20个减少到4个,然后给出了基于RBF热误差补偿建模方法.通过建模实例表明,文章提出的建模方法,在保证补偿模型精度的同时有效减少了温度测点,降低了变量耦合影响,并提高了补偿模型的鲁棒性.     

基于模拟退火遗传算法优化BP网络的数控机床温度布点优化及热误差建模

在热误差建模中,温度测点的优化选择至关重要。提出了运用相关性方法,分析测点温度与主轴热漂移之间的关系,找到相关性较高的测点位置,实现温度布点的优化选择。在此基础上采用模拟退火遗传算法（ GSA）优化BP神经网络的方法建立热误差模型,并通过实验验证。结果表明：优化的热误差模型能够跳出局部最优而达到全局最优解,得到的误差模型拟合值更加接近实测误差值;基于GSA优化的BP网络模型较传统的神经网络模型有较高的精度及更强鲁棒性。     

基于岭回归的数控机床温度布点优化及其热误差建模

提出一种基于岭回归分析的数控机床温度布点优化方法.数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,在多元线性回归模型中,隐含着要求解释变量之间无强相关性的假定.然而在实际的建模中,各自变量与因变量之间的相互关系并不与简单相关系数所反映的情况完全吻合.通过岭迹对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并选用适当的岭参数k建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性.     

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明：鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。     

基于模糊聚类及神经网络的连铸漏钢预报

在模糊RBF神经网络的基础上,通过融合基于贴近度的改进FCM和Conditional FCM算法,建立了改进的模糊RBF网络模型;并结合某钢厂连铸现场采集的历史数据将该模型应用于连铸漏钢预报的过程中。结果表明,改进的网络模型能更准确地辨识连铸粘结漏钢过程中典型温度模式1和模式2,对二者的预报率分别达到949%和983%,报出率均达到100%,其预报性能更佳,能更有效地预报拉漏事故。     

数控机床的热误差建模与补偿研究

数控机床的热变形误差是影响其加工精度的主要因素。针对当前机床热误差难以解决的问题,提出一种融合模糊聚类理论、灰色关联理论和多元线性回归理论的热误差建模及补偿原理,通过应用于实验室自主研制的AGPM,经机床温度场的测点优化分析、多元线性回归求解,建立了精确的热误差补偿模型。经补偿验证,该原理理论正确、简单易行、稳定可靠,可以大幅减小机床的热变形误差。     

基于模糊聚类的制造云服务语义自动标注技术

制造云服务语义自动标注技术是基于语义的制造云服务组合中涉及的关键技术之一。采用Web服务语义自动标注作为制造云服务语义描述的实现技术,针对制造云服务语义自动标注的本体域定位问题,提出了基于模糊聚类思想的制造云服务本体域定位算法FCDST-DOD,有效地解决了制造云服务本体域定位问题,实现制造云服务的语义自动描述,提高了Web服务语义自动标注的效率和质量。