基于偏相关-灰色综合关联度的温度测点优化

机床的热误差建模与补偿技术是提高机床加工精度的行之有效方法,而关键温度测点的选择是成功实施该技术的重要前提,由此提出一种基于偏相关-灰色综合关联度的温度测点优化方法。采用偏相关分析法,分析单一温度测点与主轴热误差间的相关性,剔除掉不相关或弱相关的测点,对剩余测点进行基于灰色综合关联度算法的分析,量化各测点与机床主轴热误差间的紧密程度,将测点数量由16个减少至4个。根据优化结果,建立4测点的热误差预测模型,分析表明,主轴Z向最大热误差由10.338μm减小至1.299μm,验证了温度测点优化结果的有效性。     

加工中心主轴关键热敏感点选取与热误差预测

为探究数控机床主轴温度场信息与主轴热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC)与广义回归神经网络的主轴热误差预测模型。首先,使用热成像技术布置温度传感器,并利用K-medoids算法对温度测点进行聚类分组,使用灰色关联度分析方法计算温度与主轴热误差之间的相关程度,进而提取出最佳热敏感点;其次,引入调节因子优化ABC算法的寻优过程,使用改进后的ABC网络确定GRNN网络的最佳参数及光滑因子;最后,以三轴数控加工中心为研究对象,进行温度数据与热误差数据的采集,建立基于ABC-GRNN热误差预测模型并与优化前进行比较。热误差实验结果表明,K-medoids算法与灰色关联分析相结合,有效避免了温度测点之间的多重共线性;ABC-GRNN模型可以更准确地预测出主轴各项误差值。     

基于灰关联分析的热误差测点优化

针对影响机床热误差建模的机床温度场分布问题,提出了优化热关键点的新方法.借助于灰色系统理论的关联度分析方法,根据现场测得的统计数据序列,建立了灰关联分析模型,通过计算布置于机床上各个温度布点的温度传感器的温度采样序列值同机床定位误差之间的绝对灰色关联度值,最终从32个温度测点当中选择了4个点用于建立热误差补偿模型.最后基于四个测温关键点建模对Z轴的定位误差进行了补偿实验,结果证明补偿效果较好,所提出的热误差测点优化研究可以有效提高热误差模型的鲁棒性.     

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。     

基于遗传算法优化Elman神经网络的机床热误差建模

为了提高数控机床热误差模型的预测精度,以某型号立式加工中心为实验对象,采用模糊聚类与灰色综合关联度相结合的方法对机床测温点进行优化,将测温点从8个减少到3个。利用遗传算法(GA)优化的Elman神经网络建立了主轴热漂移误差预测模型,通过实例比较了GA-Elman神经网络模型与普通Elman神经网络模型的预测效果。结果表明,与普通Elman神经网络所建的预测模型相比,GA-Elman神经网络模型对主轴轴向热漂移误差的预测精度较高,残差较小,网络的泛化能力较好。     

机床稳健性温度敏感点选择及热误差建模

针对VMC1165B立式加工中心,进行机床热特性及温度场分析,基于试验数据,避免进行热机制分析和计算温度场边界条件。采用模糊聚类结合Pearson相关系数法选出4个稳健性温度敏感点建立热误差模型,验证模型预测性能,并与模糊聚类结合灰色关联度选出的非稳健性温度敏感点热误差预测模型对比。结果表明：稳健性温度敏感点热误差预测模型的机床 X 向最大残差下降了25.44%, Y 向最大残差、平均绝对误差和均方差分别下降了25%、23.03%和33.25%。     

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SOM神经网络聚类以及支持向量机的数控机床热误差建模方法的研究

为了减小主轴季节性热误差影响,提高机床的加工精度,提出了基于针对机床热源进行SOM神经网络预聚类后的支持向量回归机的主轴热误差综合模型。针对一台型号为HTM40100h的车铣复合中心,对主轴的关键温度测点进行了内外热源的划分,并在冬夏两个季节对所有测温点温度和热误差数据进行采集,将外部热源温度数据作为SOM网络的输入变量进行季节性聚类,聚类后的外部热源温度数据连同同时刻的内部热源温度数据一起作为不同季节支持向量回归机模型的输入变量,得到热误差拟合值。将通过聚类预处理的方法与未经聚类的方法进行了对比试验,结果表明:该综合预测模型在冬夏两个季节均获得了较高的建模精度和鲁棒性。     

加工中心主轴热误差的分析与建模

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,并用主成分分析法建立了两者的多元线性回归模型.经计算分析,该模型具有较高的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求,同时也可作为机床设计和制造的参考依据.     

数控微磨床热误差的补偿方法

为消除数控微磨床热误差对加工精度的影响,提出了基于多元回归理论的数控微磨床热误差在线补偿方法。针对自行设计的数控微磨床建立热误差模型,采用TC-3型温度测试仪和激光干涉仪分别获取微磨床热敏感点的温度数据与刀具主轴变形量;根据多元回归理论,通过计算判定系数和残差平方和来选取热误差模型的最佳变量组合。实验结果表明:运用多元回归理论,以最佳变量组合来建模,能够显著提高热误差建模精度。微磨床刀具主轴的径向热误差由8μm减少至1μm以内。     

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。     

数控机床热误差的温度测点优化方法

为了减小机床热误差温度测点数的不确定性、测点之间的多重共线性对预测模型精度及稳健性的影响,提出了一种综合系统聚类(SC)与灰色关联(GC)的测点优化及误差建模方法。以数控机床热误差实验为依据,基于系统聚类、灰色关联分析原理和文中提出的测点筛选原则,将温度测点的数量由20个减少为4个,建立了热误差温度测点优化模型并进行了优化计算。结果显示,此方法能有效降低测点之间的多重共线性,有利于优化模型的预测精度及泛化性能的均衡。     

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CS-GMC(1,N)的数控机床全新热误差建模优化方法

为降低机床热误差对数控加工精度的影响,提高灰色模型GMC(1,N)的预测精度,将布谷鸟搜索（CS）算法引入GMC(1,N)灰色模型中,用于优化灰色模型GMC(1,N)的生成系数,构建了基于CS-GMC(1,N)的数控机床热误差预测模型。以小型三轴立式数控铣床为研究对象进行了主轴热误差实验,热误差预测性能分析结果表明：CS-GMC(1,N)模型的预测精度高于PSO-GMC(1,N)模型,为机床主轴热误差建模及后续热误差补偿提供了参考。     

基于热传递函数的机床主轴热关键点辨识方法

针对机床热误差补偿技术中热态特性建模与热关键点辨识困难问题,提出一套较完善的主轴热态特性建模方法与热关键点快速辨识技术。考虑主轴系统温度与热变形等因素,建立主轴热态特性分析模型,结果表明:模型预测值与某精密卧式加工中心的热误差实测量值之间的误差均在20%以内,说明了所提建模方法的正确性。将模型输出结果用于主轴热关键点辨识,根据12个测点的热传递函数值筛选出6个热关键点;利用6个关键点的数据,基于BP神经网络建立一种主轴热误差预测模型;对比BP神经网络预测的输出值与热态特性模型的输出值,结果表明:最大误差为-0.060 36μm、最大相对误差为-0.200 6%,验证了所提热关键点辨识方法的有效性。     

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。     

数控机床主轴的神经网络热评价模型研究

热误差作为影响机床加工精度的重要因素之一,严重制约着机床加工精度的提高。而主轴是数控机床的关键功能部件,对其进行热特性研究对提高机床的加工精度具有重要的意义。将同一类型、不同使用年限的机床主轴温度值和热变形值作为评价指标,建立数控机床主轴的神经网络热评价模型;针对BP神经网络易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化(PSO)算法优化加权朴素贝叶斯(WNB)的初始权值,获取权值全局最优解,构建了粒子群优化加权朴素贝叶斯机床主轴热评价模型,实现对机床主轴热特性的评价。MATLAB仿真结果表明:PSO-WNB模型精度为94.1%,收敛速度快,预测精度高,优于BP神经网络,为数控机床热特性评价提供了新思路。     

环境温度变化引起的精密卧式加工中心热误差建模

环境温度变化引起的机床热误差建模是揭示热误差演化规律并进行热误差补偿的基础。以普通车间中一台精密五轴卧式加工中心为研究对象，分析了车间环境温度波动的特性，揭示了环境温度变化引起的机床热误差的形成过程。从工程实际出发，设计了含3个环境温度测点和多个机床温度测点的热误差实验。建立了考虑变量间共线性的岭回归热误差模型，并通过坐标下降法求解了模型参数。结果表明，提出的模型比传统单点和多点线性回归热误差模型的预测性能分别平均提高了约33%和22%,为后期热误差补偿提供了一种有效的参考模型。