| 基于正则化的机床热误差自适应稳健建模算法 |
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| 引用本文： | 魏新园,钱牧云,赵洋洋,潘巧生,苗恩铭.基于正则化的机床热误差自适应稳健建模算法[J].仪器仪表学报,2022,43(5):77-85. |
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| 作者姓名： | 魏新园 钱牧云 赵洋洋 潘巧生 苗恩铭 |
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| 作者单位： | 1. 安徽工业大学电气与信息工程学院;2. 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院;3. 重庆理工大学机械工程学院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2020YFB1712900,2020YFB1712904)；;安徽省重点研究与开发计划项目(2022f04020005)资助； |
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| 摘 要： | 通过建立预测模型对机床热误差进行补偿，是有效解决热误差造成机床精度下降问题的常用方法。本文提出一种基于正则化的数控机床热误差自适应稳健建模算法，能够在建模过程中自适应选择温度敏感点(TSPs),并具有高预测精度和稳健性。首先基于结构风险最小化原则对热误差建模稳健性机理进行分析，进而利用正则化算法中LASSO解的稀疏性实现自适应TSP选择。然后基于不同实验条件的热误差数据，分析所提建模算法的预测效果，并与常用的多元线性回归、BP神经网络和岭回归算法进行比对分析。结果表明，本文所提建模算法具有最高的预测精度和稳健性，分别为5.22和1.69μm。最后，利用所建立的预测模型进行热误差补偿实验，以验证本文所提建模算法的实际补偿效果。
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| 关 键 词： | 热误差 预测模型 正则化 稳健性 自适应 |
Adaptive robust modeling method for machine tool
thermal error based on regularization |
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| Wei Xinyuan,Qian Muyun,Zhao Yangyang,Pan Qiaosheng,Miao Enming.Adaptive robust modeling method for machine tool
thermal error based on regularization[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2022,43(5):77-85. |
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| Authors: | Wei Xinyuan Qian Muyun Zhao Yangyang Pan Qiaosheng Miao Enming |
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| Affiliation: | 1. School of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Technology;2. School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei University of Technology; 3. School of Mechanical Engineering, Chongqing University of Technology |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | thermal error prediction model regularization robustness adaptability |
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