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为提高数控机床精度,提出一种基于卡尔曼滤波法的机床误差建模新方法,将统计模型的回归系数看作状态向量,统计模型视为观测方程,利用卡尔曼滤波法实现了统计模型的建模,由于卡尔曼滤波法属于线性最小方差估计,所以相比最小二乘法可望获得更高的建模精度。对一台立式加工中心,利用温度传感器与非接触式激光位移传感器同步测量主轴温度变化及热误差,利用卡尔曼滤波法构建的热误差模型分别与利用最小二乘法(LS)、最小二乘支持向量机法(LS-SVM)构建的模型进行对比,结果表明:卡尔曼滤波法的建模精度比最小二乘法和最小二乘支持向量机法分别高10.5%和1.8%,且建模时间比最小二乘法和最小二乘支持向量机法分别少0.9%和6.8%。 相似文献
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针对自主研制的复合机床多工况和多轴联动的特点,对机床在多轴联动下的动态耦合特性进行仿真分析,结果表明立柱为影响机床动态耦合性能的关键结构件;以立柱为优化目标,提出了一种BP神经网络近似模型与NSGA-Ⅱ算法相结合的优化设计方法;采用最佳填充空间试验设计,在设计空间抽取样本点进行网络训练,并构建神经网络近似模型;利用NSGA-Ⅱ算法对神经网络模型循环逼近优化,得到Patero前沿解。结果表明,优化后整机前两阶固有频率得到较大提升,机床在X、Y、Z方向上的共振峰值分别下降了41.0%,57.5%和39.7%。 相似文献
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