本文選題：數(shù)控機床 + 熱誤差��； 參考：《中國機械工程》2015年03期

【摘要】：為建立一種能夠適應(yīng)機床不同工況且具有準確預測能力的熱誤差補償模型,提出一種基于限定記憶遞推最小二乘法辨識熱誤差模型參數(shù)的機床熱誤差預測建模方法。該方法隨著機床工作狀況的改變,根據(jù)實時反饋的溫度和熱誤差數(shù)據(jù),采用遞推方法對模型參數(shù)進行即時修正,使熱誤差模型能夠及時跟蹤機床系統(tǒng)的熱特性變化,實現(xiàn)以較高的預測精度對機床熱誤差進行補償。通過數(shù)控車床主軸軸向熱誤差辨識建模及補償實驗可以看出,限定記憶遞推最小二乘法比一步最小二乘法辨識精度有較大提高,最大殘差值減小了52.3%,標準差減小了67%。實驗結(jié)果表明,利用該方法進行機床熱誤差模型參數(shù)辨識具有較高的預測精度和魯棒性,有效可行。
[Abstract]:In order to establish a thermal error compensation model which can adapt to different working conditions of machine tools and have accurate prediction ability, a method for predicting thermal error model parameters of machine tools based on finite memory recursive least square method is proposed. With the change of the working condition of the machine tool, according to the temperature and thermal error data of real-time feedback, the recursive method is used to modify the parameters of the model in real time, so that the thermal error model can track the change of the thermal characteristics of the machine tool system in time. The thermal error of machine tool can be compensated with higher prediction precision. Through the identification modeling and compensation experiment of the spindle axial thermal error of NC lathe, it can be seen that the precision of identification by the finite memory recursive least square method is much higher than that of the one-step least square method, the maximum residual value is reduced by 52.3 percent and the standard deviation is reduced by 67 percent. The experimental results show that the method is effective and feasible for the parameter identification of the thermal error model of machine tools with high prediction accuracy and robustness.
【作者單位】： 西安理工大學;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51375382) 國家科技重大專項(2012ZX04012032) 陜西省自然科學基礎(chǔ)研究計劃重點項目(S2009JC1400)
【分類號】：TG502

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1821893