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数控机床热误差的混合预测模型及应用 被引量：28
1
作者 李永祥 杨建国 +2 位作者 郭前建 王秀山 沈金华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2030-2033,共4页
基于机床热变形误差的产生机理及其表现形式的复杂性,综合时序分析方法建模和灰色系统理论建模的优点,研究了一种智能混合预测模型.将该模型应用于一台数控车削加工中心进行热误差趋势预测,以进行机床热误差补偿研究.结果表明,混合预测... 基于机床热变形误差的产生机理及其表现形式的复杂性,综合时序分析方法建模和灰色系统理论建模的优点,研究了一种智能混合预测模型.将该模型应用于一台数控车削加工中心进行热误差趋势预测,以进行机床热误差补偿研究.结果表明,混合预测模型预测精度高于时序分析模型和灰色系统模型,其优异的预测性能可使数控机床进行实时补偿更加有效,从而大大提高机床热误差的补偿精度. 展开更多
关键词 数控机床 热误差 混合预测模型 建模
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基于正则化的机床热误差自适应稳健建模算法 被引量：7
2
作者 魏新园 钱牧云 +2 位作者 赵洋洋 潘巧生 苗恩铭 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期77-85,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 热误差 预测模型 正则化 稳健性 自适应
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基于并联深度信念网络的数控机床热误差预测方法 被引量：7
3
作者 杜柳青 余永维 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期414-419,共6页
针对基于传统浅层网络理论的热误差数学模型存在适应性、鲁棒性差的问题,提出一种基于并联深度信念网络的数控机床热误差预测与补偿方法。建立一种基于3个子深度信念网络并联的深度学习预测模型,各子深度信念网络具有相同的网络结构、... 针对基于传统浅层网络理论的热误差数学模型存在适应性、鲁棒性差的问题,提出一种基于并联深度信念网络的数控机床热误差预测与补偿方法。建立一种基于3个子深度信念网络并联的深度学习预测模型,各子深度信念网络具有相同的网络结构、不同的权值参数,并共享输入层的限制玻尔兹曼机;构建基于预测误差的并联深度网络结构,确定每个RBM隐含层的神经元数量;提出初始权值共享的并联深度网络训练方法,采用对数散度无监督学习方法预训练模型中的1个深度信念网络,其他深度信念网络共享该初始权值,并用反向传播算法分别微调生成各子深度信念网络的最优权值。实验结果表明,预测的主轴热误差均方根误差为2.2μm,在提高预测准确性的同时,显著提高了热误差补偿的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 数控机床 热误差 预测模型 并联深度信念网络 深度学习
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面向电主轴热误差预测建模分析的改进IGWO-LSTM算法 被引量：1
4
作者 马能杰 王洪申 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期11-16,共6页
针对电主轴复杂运行工况下的热误差建模问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的LSTM神经网络参数预测模型IGWO-LSTM。通过对灰狼算法收敛因子a计算方法进行优化来提高算法寻优性能;通过IGWO算法的适应度函数与LSTM隐含层节点数组成... 针对电主轴复杂运行工况下的热误差建模问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的LSTM神经网络参数预测模型IGWO-LSTM。通过对灰狼算法收敛因子a计算方法进行优化来提高算法寻优性能;通过IGWO算法的适应度函数与LSTM隐含层节点数组成的IGWO-LSTM闭环系统对电主轴热误差预测模型进行训练和预测,避免陷入局部最优,同时提升模型预测精度。为了验证该算法性能,将它与改进前的算法进行对比,通过求取平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差对这两种神经网络进行评价,结果显示:文中算法的3种指标均优于改进前的LSTM模型,具有更好的热误差预测准确性和全局搜索能力。 展开更多
关键词 电主轴 热误差 IGWO-LSTM 神经网络预测模型
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基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模 被引量：1
5
作者 问梦飞 钟建琳 +2 位作者 彭宝营 王鹏家 王增新 《机床与液压》 北大核心 2022年第22期38-42,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 模糊聚类结合灰色关联度分析 热误差预测模型 支持向量回归
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多变量电主轴热误差预测模型与补偿实验研究 被引量：1
6
作者 问梦飞 钟建琳 +3 位作者 彭宝营 王鹏家 王增新 刘增明 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第9期102-106,共5页
为解决加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立适用性更强的电主轴热误差预测模型,实验测试了不同转速下加工中心电主轴的温升和热伸长,建立了基于指数函数的电机温升、主轴转速及时间的三变量轴向热误差预测模型。随后取两种转速进行实验... 为解决加工中心电主轴的热误差补偿问题,建立适用性更强的电主轴热误差预测模型,实验测试了不同转速下加工中心电主轴的温升和热伸长,建立了基于指数函数的电机温升、主轴转速及时间的三变量轴向热误差预测模型。随后取两种转速进行实验,对补偿效果进行了验证;并与主轴转速、时间双变量热误差预测模型进行了对比。结果表明,三变量模型补偿效果优于双变量模型,为加工中心电主轴热误差补偿并实用化提供了新的思路。 展开更多
关键词 热误差预测模型 指数函数 加工中心电主轴 对比实验
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机床热误差非线性组合预测模型研究 被引量：2
7
作者 屈力刚 刘洪侠 +1 位作者 邢宇飞 李铭 《机床与液压》 北大核心 2021年第1期42-46,68,共6页
在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单... 在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。 展开更多
关键词 热误差补偿 非线性组合预测模型 广义回归神经网络 灰色关联度
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基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法研究 被引量：20
8
作者 阳红 方辉 +3 位作者 刘立新 张定金 殷国富 徐德炜 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期117-124,共8页
为了合理分配机床热刚度并为机床零部件的热刚度优化提供依据,提出一种基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法。该方法针对机床不同零部件的热刚度对整机热刚度的影响具有不完全相同的特征,定义一种机床重点热刚度的概念... 为了合理分配机床热刚度并为机床零部件的热刚度优化提供依据,提出一种基于热误差神经网络预测模型的机床重点热刚度辨识方法。该方法针对机床不同零部件的热刚度对整机热刚度的影响具有不完全相同的特征,定义一种机床重点热刚度的概念。根据机床温度和热误差试验数据,利用径向基神经网络建模精度高和泛化能力强的特点,建立一种机床热误差神经网络预测模型。以机床不同零部件达到热平衡后产生的单位温升为热误差预测模型的输入矢量,计算热误差变化值作为机床重点热刚度的辨识依据,在此基础上阐述机床重点热刚度辨识方法的原理和实施步骤。将该方法应用在一台高架桥式龙门加工中心的重点热刚度辨识上,辨识结果与验证试验得到的结果相一致。 展开更多
关键词 重点热刚度 辨识 热误差预测模型 神经网络 龙门加工中心
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