本文選題：進給系統(tǒng)　切入點：熱誤差　出處：《西安交通大學(xué)學(xué)報》2015年10期

【摘要】：為了預(yù)測數(shù)控機床運行時熱誤差對進給系統(tǒng)定位精度的影響,以精密坐標(biāo)鏜床為研究對象,采用紅外熱像儀和激光干涉儀分別測量進給系統(tǒng)在每個測點的絲杠溫度和定位精度,提出進給系統(tǒng)熱誤差的最小二乘支持向量機(LS-SVM)預(yù)測方法,建立了關(guān)于溫度與位置的預(yù)測模型。模型引入最小二乘支持向量機方法對機床進給系統(tǒng)熱誤差進行預(yù)測分析,較好地描述了進給軸熱誤差與溫度、位置之間的非線性關(guān)系,且對樣本的依賴度小,有很好的泛化能力,解決了目前線性擬合模型用特征平均溫度替代當(dāng)前測點溫度進行計算而存在較大誤差的問題。實驗結(jié)果表明,與目前已經(jīng)在數(shù)控機床上實際應(yīng)用的線性預(yù)測模型相比,LS-SVM模型對進給系統(tǒng)熱誤差的預(yù)測精度可達90%,預(yù)測精度提高30%以上,取得了非常好的預(yù)測效果,具有較高的現(xiàn)實應(yīng)用價值。
[Abstract]:In order to predict the influence of thermal error on the positioning accuracy of the feed system, the infrared thermal image and laser interferometer were used to measure the lead screw temperature and positioning accuracy of the feed system at each measuring point, taking the precise coordinate boring machine as the research object.A least square support vector machine (LS-SVM) method for predicting the thermal error of feed system is presented. The prediction model of temperature and position is established.The model introduces the least square support vector machine (LS-SVM) method to predict and analyze the thermal error of the machine tool feed system, and describes the nonlinear relationship between the thermal error of the feed shaft and temperature and position, and the dependence on the sample is small.It has a good generalization ability and solves the problem that the linear fitting model uses the characteristic average temperature instead of the current measuring point temperature to calculate and there is a big error.The experimental results show that compared with the linear prediction model which has been applied in numerical control machine tools, the prediction accuracy of the LS-SVM model for the heat error of feed system can reach 90%, and the prediction accuracy is improved by more than 30%, and the prediction effect is very good.It has high practical application value.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃資助項目(2011CB706805) 國家重大科技成果轉(zhuǎn)化資助項目(2012HZ01)
【分類號】：TG659

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1709741