基于灰色线性回归组合模型的机床热误差建模方法

为了控制机床热误差和提高机床加工精度,考虑到测得的热误差数据同时存在着线性和非线性因素,提出了采用具有处理线性和非线性能力的灰色线性回归组合热误差模型的建模方法.用此方法对某卧式加工中心热误差进行了建模和预测,并引入BP神经网络对热误差模型的残差进行修正,从而获得了比较准确的热误差预测值.与用指数函数来模拟生成数据的灰色模型所获得的预测值进行了比较,证明了灰色线性回归组合及BP神经网络模型在机床热误差补偿建模应用中的优越性.     

基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法

现阶段普遍采用多元线性回归对加速度计误差建模,并利用最小二乘法对模型参数辨识,但其对加速度计精度提高有限,因此该文提出一种基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法。该方法利用BP神经网络建立加速度计误差模型,通过多位置翻滚进行实验数据测量,并对模型进行训练,最后利用训练好的模型对加速度计误差进行补偿。比较多元线性回归和BP神经网络建模对加速计误差补偿结果,其标准偏差分别为0.001 9 g和0.000 16 g。结果表明误差下降一个数量级,说明BP神经网络能有效地补偿加速度计误差。     

基于表面测温的关节轴承外圈加工热变形预测

针对关节轴承外圈加工热变形误差,本文基于多元线性回归原理建立了一套热变形误差预测模型。首先利用有限元仿真获得工件加工表面热变形与温度场数据,然后在此基础上利用多元线性回归方法建立工件表面加工节点热变形与选取的表面测温点之间的数学关系。此模型可有效消除加工过程中切削参数调整与边界条件不准确对热变形计算结果的影响。     

光纤陀螺温度漂移的多变量模型

针对光纤陀螺温度漂移的补偿问题,本文提出一种线性多变量光纤陀螺温度漂移建模方法.建立的模型由两部分组成:陀螺输出的自回归项和温度梯度的多项式分布滞后项(PDL).自回归项描述光纤陀螺历史输出对当前输出的影响,PDL项描述由温度变化引起的陀螺漂移.根据模型的线性特性,采用最小二乘法确定模型参数.用实测的光纤陀螺温度漂移数据进行了模型的有效性验证.实验结果表明,提出的线性多变量模型能有效补偿光纤陀螺的温度漂移,补偿后光纤陀螺的精度提高50%以上.     

大型桁架天线装配精度仿真与代理模型的构建

针对大型桁架天线装配精度的难以预测情况,采用误差等效建模方法建立桁架天线有限元仿真模型,并搭建试验台对仿真模型进行了验证.以仿真结果为基础对影响型面精度的误差因素进行了敏感度分析,通过多元线性回归拟合得到了桁架天线单元体代理模型.采用齐次变换法得到了桁架天线的整体装配误差传递模型.研究结果可为大型桁架天线的零部件设计、...     

基于纽介堡方程的柔版印刷呈色模型探讨

研究了柔版三色印刷准确呈色模型的建立问题。首先通过一阶线性回归和稳健回归的方法完成了对建模数据的筛选,通过二次曲线回归的方法对呈色模型系数进行了再次修正,最终建立了柔版印刷的呈色模型。数据验证结果表明,数学模型的精度满足忠实复制的要求。     

基于热态信息挖掘的机床主轴系统热误差建模方法研究

针对数控机床热误差建模问题,通过对精密卧式加工中心主轴系统热变形数据特征进行分析,提出了一种利用均值理论进行数据分类、利用粗糙集理论进行数据挖掘和利用线性回归分析构建误差模型的机床热误差建模方法.该方法首先进行机床主轴的热误差实验,利用传感器同时检测机床主轴所选各检测点的温升和主轴轴端的热变形,然后利用均值理论和粗糙集理论对获得的数据进行分类和数据挖掘精简,最后通过线性回归分析进行热误差建模.为了评价所建模型的有效性,将所建模型与BP神经网络模型进行了对比,结果表明这种基于热态信息挖掘的热误差建模方法在机床主轴热误差预测方面有较高的准确性和实用价值.     

受国际影响的汇率反馈回归预测法研究

目前人们对汇率的研究和预测主要集中在对某个币种的汇率变动的研究,而没有考虑国家之间的互相制约对汇率的影响。通过对汇率研究,建立美国和其它国家之间汇率相互影响的带反馈的回归模型基于普通回归法得到的误差进行误差拟合预测,然后将所拟合的误差作为一个变量再次进行回归,与常用的多元线性回归方法比较,该方法能够预测非线性问题。通过历史数据验证了模型的精度,得到较为符合实际的结论。     

无源RFID标签天线印刷工艺品质的数学模型研究

分析了无源RFID标签天线印刷制造过程中存在的问题,提出了用多元线性模型控制印刷工艺品质的思路,并针对印刷网版目数和墨层厚度两个工艺参数,构建了与天线总阻抗之间关系的线性回归数学模型.     

基于SVR 方法的有限元模型确认中不确定性建模研究

针对模型确认中结构有限元模型不确定性建模问题,采用D最优实验设计方法生成无明显分布规律的样本空间,提出用支持向量机回归（Support Vector Regression）方法建立结构响应和不确定参数之间的映射关系,给出了基于SVR方法进行不确定建模的一般步骤,引入了三级检验对支持向量机响应面模型的精度和泛化能力进行全面评价,以GARTEUR模型为仿真算例,比较了向量机响应面模型和幂多项式响应面模型,结果证明了该方法对模型的不确定性建模问题具有较高的精度,具有较好的推广性。     

《AR与Prony法的时变系统模态参数识别》

本文研究基于AR和Prony法的线性时变振动系统的模态参数识别。在经典Prony法的基础上,提出了可以处理非平稳信号的时变Prony法。采用递推最小二乘算法估计模型参数,并讨论了基函数的选择,其中以时间多项式基、离散长球面基以及离散余弦基下所识别的效果较好。为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真和附加质量随时间连续变化的悬臂梁的模态分析试验,试验结果和理论结果比较表明了本文提出的线性时变系统的模态参数识别方法有效、可行。     

An innovative air-conditioning load forecasting model based on RBF neural network and combined residual error correction

Accurate air-conditioning load forecasting is the precondition for the optimal control and energy saving operation of HVAC systems. They have developed many forecasting methods, such as multiple linear regression (MLR), autoregressive integrated moving average (ARIMA), grey model (GM) and artificial neural network (ANN), in the field of air-conditioning load prediction. However, none of them has enough accuracy to satisfy the practical demand. On the basis of these models existed, a novel forecasting method, called ‘RBF neural network (RBFNN) with combined residual error correction’, is developed in this paper. The new model adopts the advanced algorithm of neural network based on radial basis functions for the air-conditioning load forecasting, and uses the combined forecasting model, which is the combination of MLR, ARIMA and GM, to estimate the residual errors and correct the ultimate foresting results. A study case indicates that RBFNN with combined residual error correction has a much better forecasting accuracy than RBFNN itself and RBFNN with single-model correction.     

基于CSO-SVM的数控机床主轴热误差建模

针对数控机床多热源所致的温升与主轴热误差之间复杂的非线性关系问题,提出一种鸡群优化（chicken swarm optimization, CSO）算法与支持向量机（support vector machines, SVM）相结合的主轴热误差预测模型（以下简称热误差模型）。以某精密数控机床的主轴单元为研究对象,采用五点法对其在空转状态下的轴向热变形进行测量,并借助热电偶传感器对机床的4个关键温度测点的温度进行采集。以SVM为理论基础,随机选取75%的数据样本进行训练,进而构建主轴热误差模型。其中,利用CSO算法优化SVM模型的惩罚参数c和核参数g,以提升热误差模型的预测能力及鲁棒性。以余下的25%的样本作为测试数据集,对所得热误差模型进行验证。利用CSO-SVM模型对不同工况下主轴的热误差进行预测,并将预测结果与测量结果进行对比。结果表明：当主轴转速为3 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度高达97.32%,相较于多元线性回归模型和基于粒子群优化的SVM模型分别提升了6.53%和4.68%;当主轴转速为2 000, 4 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度分别为92.53%、91.82%,表明该模型具有较高的预测能力和良好的鲁棒性。CSO-SVM模型具有较强的实用性和工程应用价值。     

气动肌肉的最小二乘支持向量机迟滞模型

针对传统迟滞模型存在的待辨识参数多、参数辨识过程复杂和辨识精度低等问题,采用最小二乘支持向量机对气动肌肉的位移/气压迟滞开展建模研究。通过非线性映射将原始数据空间映射到高维空间,将原系统的非线性问题变成高维空间中的线性问题,借助于最小二乘法求解该线性方程组,从而提高其求解速度及收敛精度。在气动肌肉迟滞特性实验的基础上,采用所建数学模型,与经典的PI模型进行对比。结果表明,采用最小二乘支持向量机建立的数学模型具有更高的建模精度,均方差和平均误差相比PI模型分别减小了99.21%和99.1%,该方法可为后续气动肌肉的迟滞补偿控制提供有效的手段。     

关节臂式坐标测量机热变形误差建模及补偿

建立了关节臂式坐标测量机(AACMM)结构参数热变形误差的运动学方程,研究了在实验温度约为20 ℃时关节臂式坐标测量机主要结构参数的温度变化规律和测量误差的变化趋势,建立了基于多元线性回归方法的热变形误差补偿模型并进行验证。实验结果表明:AACMM工作温度上升值最大可达3℃,测量误差随温度上升呈增大趋势,最大长度测量误差可达0.115 mm。实现了AACMM热变形误差补偿,平均测量误差从0.071 5 mm降到0.033 5 mm,在一定程度上提高了AACMM的测量精度。     

基于改进有序聚类法的立式加工中心进给系统温测点优化

为解决立式加工中心热误差补偿关键技术中温测点难选取的问题，提出了一种基于改进有序聚类法的机床进给系统温测点优化方法。首先，结合试验数据计算反映温测点温度变量与热误差相关性的互信息值，初步筛选机床各部件的温测点，消除测点间的耦合性；然后，根据筛选出的温测点，通过建立类直径矩阵和计算各类的最小误差函数，获得温度变量分类；最后，基于多元线性回归建立包含多个不同温测点的热误差模型，并对模型进行统计学综合分析，确定了最佳聚类数和最佳温测点。结果表明：在不同加工条件下采用改进有序聚类法建立的热误差模型的均方根误差和平均残差分别降至1.05 μm和1 μm以下，相较于采用传统有序聚类法和灰色关联度模糊聚类法建立的热误差模型，它具有更高的热误差预测精度和更好的鲁棒性。所提方法在中小型加工中心进给系统的温测点研究中具有广阔的应用前景。     

Study on the thermally inducedspindle angular errors of a five-axis CNC machine tool

Thermally induced spindle angular errors of a machine tool are important factors that affect the machining accuracy of parts. It is critical to develop models with good generalization abilities to control these angular thermal errors. However, the current studies mainly focus on the modeling of linear thermal errors, and an angular thermal error model applicable to different working conditions has rarely been investigated. Furthermore, the formation mechanism of the angular thermal error remains to be studied. In this study, an analytical modeling method was proposed by analyzing the formation and propagation chain of the spindle angular thermal errors of a five-axis computer numerical control (CNC) machine tool. The effects of the machine tool structure and position were considered in the modeling process. The angular thermal error equations were obtained by analyzing the spatial thermoelastic deformation states. An analytical model of the spindle angular thermal error was established based on the geometric relation between thermal deformations. The model parameters were identified using the trust region least squares method. The results showed that the proposed analytical model exhibited good generalization ability in predicting spindle pitch angular thermal errors under different working conditions with variable spindle rotational speeds, spindle positions, and environmental temperatures in different seasons. The average mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE) and R² in twelve different experiments were 4.7 μrad, 5.6 μrad and 0.95, respectively. This study provides an effective method for revealing the formation mechanism and controlling the spindle angular thermal errors of a CNC machine tool. The full text can be downloaded at https://link.springer.com/article/10.1007/s40436-022-00409-x     

基于GaAs激光器性能退化的可靠性度量方法

针对传统可靠性度量方法对高可靠性及长寿命的激光产品进行可靠性度量存在因模型假设不准确而出现可靠性度量错误风险的问题,基于性能退化轨迹提出了利用非参数局部线性回归估计对实际的退化模型进行直接估计的方法.该方法在确定实际模型后,利用失效阈值外推获得伪失效寿命时间,进而采用完全寿命时间数据进行可靠性度量.最后通过对GaAs激光器的退化数据进行可靠性验证分析,结果表明此方法提高了可靠性的预测精度,拟合程度高,稳健性好.采用非参数局部线性回归估计方法得到的结果合理、准确.     

Metrological analysis of the LIDFT method

The estimation error components in the DFT linear interpolation (LIDFT) method have been presented in the paper. The equations for random errors, total error, the minimum and optimal parameter value of data window for the case of one complex oscillation, and also the metrological analysis of the multifrequency signal case are presented. This analysis allows us to estimate final method accuracy and obtain the relation for the optimal data window parameter     

Monitoring simple linear profiles in the presence of generalized autoregressive conditional heteroscedasticity

In this paper, monitoring of simple linear profiles is investigated in the presence of nonequality of variances or heteroscedasticity, ie, generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. In this condition, using of the common methods regardless of the heteroscedasticity leads to the fault interpretations. We consider a simple linear profile and assume that there is a generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) (1,1) model within the profiles. Here, we particularly focus on Phase II monitoring of simple linear regression. We studied the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity effect, briefly GARCH effect, on the average run length criterion. As the remedial measures, the weighted least squares method to estimate the regression parameters and the heteroscedasticity‐consistent approaches to estimate the covariance matrix of regression parameters, are used to extract the GARCH effect. Two control chart methods namely T² and exponentially weighted moving average 3 are discussed to monitor the simple linear profiles. Their performances are evaluated by using the average run length criterion. Finally, a real case from an industry field is studied.