【摘 要】
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为了克服独立筛选关键温度点再进行热误差建模破坏其内在联系从而降低热误差模型预测性能的问题,提出了一种统一框架下同时筛选关键温度点和热误差建模的方法.采用最小二乘支
【机 构】
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重庆邮电大学先进制造工程学院 重庆400065;四川大学机械工程学院 成都610065
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为了克服独立筛选关键温度点再进行热误差建模破坏其内在联系从而降低热误差模型预测性能的问题,提出了一种统一框架下同时筛选关键温度点和热误差建模的方法.采用最小二乘支持向量机作为基本热误差模型,将温度点的选择状态和模型超参数作为优化变量,采用二进制鲸鱼优化算法进行寻优,并综合考虑最大化预测精度和最小化关键温度点个数设计损失函数.以一台卧式加工中心为例,进行热误差实验,利用所提方法在10折交叉验证模式下筛选出了最优关键温度点,将其个数从20减少到了3,并同时获得了模型最优超参数.最后,与传统独立方式进行了对比分析,结果表明利用所提建模方法热误差预测精度最高提高约62.8％,验证了其有效性和优越性,为后续热误差补偿实施提供了参考.
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