發(fā)布時間：2018-04-16 07:50

  本文選題：數(shù)控機床 + 熱誤差��； 參考：《機械工程學報》2015年07期

【摘要】：數(shù)學模型的精度特性和穩(wěn)健性特性對數(shù)控機床熱誤差補償技術在實際中的實施性影響不容忽視。對數(shù)控加工中心關鍵點的溫度和主軸z向的熱變形量采用多種算法建立了預測模型,對不同算法擬合精度進行分析。同時進行全年熱誤差跟蹤試驗,獲得了機床在不同環(huán)境溫度和不同主軸轉速的試驗條件下的敏感點溫度和熱誤差值。以此為基礎,對各種預測模型的預測精度進行比較驗證不同模型的穩(wěn)健性。結果表明,多元線性回歸算法的最小一乘、最小二乘估計模型以及分布滯后模型在改變試驗條件時預測精度下降,而基于支持向量回歸機原理的熱誤差補償模型仍能保持較好的預測精度,穩(wěn)健性強。這為數(shù)控機床熱誤差補償模型的選擇提供了具有實用價值的參考,具有很好工程應用性。
[Abstract]:The accuracy and robustness of the mathematical model can not be ignored in the practical application of the thermal error compensation technology of NC machine tools.Several algorithms are used to predict the temperature of key points in NC machining center and the thermal deformation of spindle z direction. The fitting accuracy of different algorithms is analyzed.At the same time, the thermal error tracking tests were carried out throughout the year, and the sensitive point temperature and the thermal error of the machine tool under different ambient temperature and different spindle speed were obtained.On this basis, the prediction accuracy of various prediction models is compared to verify the robustness of different models.The results show that the prediction accuracy of the least square estimation model and the distributed lag model of the multivariate linear regression algorithm are decreased when the experimental conditions are changed.The thermal error compensation model based on the principle of support vector regression still has good prediction accuracy and strong robustness.This provides a practical reference for the selection of thermal error compensation model for NC machine tools and has good engineering application.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學儀器科學與光電工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51175142)
【分類號】：TG659

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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