本文關(guān)鍵詞： 數(shù)控機床 逐步回歸 溫度測點優(yōu)化 熱誤差建模　出處：《制造技術(shù)與機床》2015年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：通過對機床溫度測點進行優(yōu)化,建立其與機床熱誤差之間的數(shù)學(xué)模型,對機床熱誤差進行實時預(yù)測與補償控制,是提高數(shù)控機床加工精度的重要途徑。為解決現(xiàn)有機床熱誤差模型預(yù)測精度低、魯棒性差的問題,提出一種基于逐步回歸的數(shù)控機床溫度測點優(yōu)化方法。通過偏F統(tǒng)計量的檢驗,在初步建立的回歸模型中逐個引入新變量,剔除不顯著的老變量,實現(xiàn)溫度測點的優(yōu)化布置,獲得數(shù)控機床熱誤差的最優(yōu)回歸模型。將該方法應(yīng)用于某數(shù)控機床,結(jié)果表明,基于逐步回歸的機床熱誤差模型,所用溫度變量最少,且預(yù)測精度最高。
[Abstract]:By optimizing the temperature measuring points of the machine tool, the mathematical model between the temperature measurement point and the thermal error of the machine tool is established, and the real-time prediction and compensation control of the thermal error of the machine tool are carried out. It is an important way to improve the machining accuracy of NC machine tools. In order to solve the problem of low prediction accuracy and poor robustness of the existing thermal error model of machine tools. This paper presents an optimization method for temperature measurement points of NC machine tools based on stepwise regression. Through the test of bias F statistics, new variables are introduced one by one in the initial regression model, and the old variables that are not significant are eliminated. The optimal regression model of thermal error of NC machine tools is obtained by optimizing the layout of temperature measuring points. The results show that the thermal error model based on stepwise regression is applied to a numerical control machine tool. The temperature variables used are the least and the prediction accuracy is the highest.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51305244)
【分類號】：TG659
【正文快照】： 數(shù)控機床熱誤差補償技術(shù)是提高機床加工精度的重要途徑,而熱誤差建模則是實施補償?shù)那疤岷突A(chǔ),高精度、高魯棒性的熱誤差模型是提高制造業(yè)水平和國際競爭力的關(guān)鍵所在。為解決這一問題,各國研究人員進行了不懈努力[1-5]。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]、遺傳算法[7]等人工智能模型相比,基于

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1457096