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.     

基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究

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。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。     

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MEA-NARX神经网络主轴热误差建模

为了有效提高基于非线性时间序列的热误差预测模型精度,利用F统计检验确定模糊C均值聚类的聚类数目,结合不同量纲一化处理的灰色关联分析排序筛选出关键温度测点,建立基于NARX神经网络的热误差预测模型,通过设置输入延时阶数、输出延时阶数和隐含层神经元个数的范围,利用思维进化算法对输入、输出延时阶数和隐含层神经元个数进行寻优,与随机选取参数的NARX神经网络预测模型相比,模型预测精度提高了36.98%。     

整机热变形中测温点优化选择方法的研究

在高速高精度机床的加工过程中,由于各种热源的作用会导致机床产生热变形,从而影响其加工精度.针对整机热变形误差是影响机床加工精度的最大误差源,提出采用模糊聚类分析法对测温点进行优化选择,并利用多元线性回归方法建立整机热变形与温度之间的数学模型.结果表明,经优化后的温度变量应用到热误差模型中能够有效的预测整机的热变形,并且补偿效果很好.     

基于模糊故障树的数控龙门铣床加工误差分析与试验

针对数控龙门铣床加工中出现的平面度误差问题进行研究与改进,分析工艺系统因素产生的误差,建立加工平面误差的模糊故障树,通过下行法对其进行简化分析,定性分析影响加工平面度误差的最小割集,运用模糊隶属函数定量分析顶事件的发生概率及底事件的发生概率重要度,确定主要因素为工作台形位误差、定位元件误差、热变形等。使用激光测量技术对安装的工作台平面进行矩形布点测量,根据采集数据建立基于最小二乘法的数学模型,运用Matlab软件定性分析平面度的评定,并对超差区域进行改进,最终实现了机床装配与使用要求。     

用模糊聚类法作井塔变形分析研究

用模糊聚类分析法对某矿混合井塔的变形观测数据进行了分析,其结果与实际符合较好。     

贝叶斯法与多元线性回归法预测华法林剂量模型的比较研究

目的：比较缺失华法林相关基因型检测结果的情况下,基于贝叶斯法的Warfarin Dose Calculator（WDC）和基于多元线性回归法（MLR）的Warfarin Dosing、IWPC华法林剂量计算器等三种华法林剂量预测辅助工具的预测性能,为无条件进行华法林相关基因型检测地区的患者使用华法林提供准确、适于临床推广的预测工具。方法：计算三种预测工具的平均预测误差（MPE）、均方根误差（RMSE）和预测误差在实际维持剂量±20%范围内的患者百分比,比较它们的华法林剂量预测性能。所有统计学分析均采用SPSS Statistics 26.0软件进行。结果：WDC的Posteriori模块的MPE和RMSE最低且预测误差在实际维持剂量±20%范围内的患者百分比最高,此外WDC的Priori和Posteriori模块的预测精确度显著高于Warfarin Dosing和IWPC华法林剂量计算器（P<0.05）。结论：临床常用的三种华法林剂量预测辅助工具中,基于贝叶斯法的Warfarin Dose Calculator可能更适合于无条件进行华法林相关基因型检测地区患者的华法林剂量预测。     

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。     

数控机床热误差补偿模型的应用

为提高机床加工精度,研究并选择最佳模型对立式加工中心主轴热误差进行补偿。以KVC650E立式加工中心为实验对象,根据秋季数据对主轴热误差建立了多元线性回归、神经网络和支持向量机模型;将同一台机床和另一台同类型机床所测得的冬季数据分别代入3种模型计算各模型补偿精度;根据3种模型的精度变化规律比较三者的精确性、鲁棒性和通用性。实验结果表明:3种模型都有各自的优势,但支持向量机模型能在不同的环境温度和机床条件下保证较高的精度,综合性能最好。     

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.     

数控机床热变形误差补偿技术

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过实时热变形误差补偿可以提高数控机床加工精度.本文在分析产生机床热误差的原理的基础上, 探讨了热误差的测量方法,利用多元线性回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型.应用数控系统的PLC补偿功能,对XH178加工中心加工过程中的热误差进行了实时补偿.实验结果表明误差补偿量达到80%以上.     

基于HNC-8数控系统的机床热误差补偿方法

热误差在机床总误差源中占了极大比重,研究热误差补偿方法对于提高机床加工精度具有十分重要的意义。基于HNC-8(华中8型)数控系统的开放性特性,根据机床热误差的补偿原理,分析热误差补偿值的计算方法,并据此算法开发了集成于HNC-8数控系统的热误差补偿模块,最后结合实例,验证了补偿方法的有效性。     

数控机床热误差动态灰色优化建模研究

为降低热误差对加工精度的影响,以减少补偿成本、简化数据采集、提高补偿精度为目标,提出采用灰色GM(0,N)模型进行数控机床热误差建模预测;以优化数据配置、改善补偿系统动态品质、提高鲁棒性为目的,建立了GM(0,N)优化模型。采用智能温度传感器和位移传感器采集了MCH63精密卧式加工中心温度数据和主轴3个方向热位移量,并根据采集数据构建热误差模型。试验结果表明:GM(0,N)建模方法简单,数据量少,运算时间短,预测精度较高;优化模型可根据在线输入的新数据不断修正模型本身,其精度高、鲁棒性强、通用性好,适合于在线建模。     

基于自适应响应面法的数控铣床尺寸优化

为了能够更加有效地改善数控铣床的动静态特性,采用试验设计与数理统计相结合的方法对XK719数控铣床进行了结构尺寸优化。对数控铣床整机采用拉丁超立方试验设计方法进行采样,在此基础上运用移动最小二乘法对采样点进行拟合,以构造近似函数;对近似函数采用自适应响应面法进行优化;通过25次迭代,在数控铣床整机质量变化不超过3%的情况下,实现了整机1阶固有频率提高16.3%,2阶固有频率提高13%。结果表明:该方法能够实现机床的快速优化设计。