【摘 要】
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主轴热变形是影响数控机床加工精度的主要因素。为提高主轴热误差的预测精度,提出了基于信息粒化支持向量机（SVM）的主轴热误差综合预测模型。使用信息粒化方法对采样温度数据与
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主轴热变形是影响数控机床加工精度的主要因素。为提高主轴热误差的预测精度,提出了基于信息粒化支持向量机（SVM）的主轴热误差综合预测模型。使用信息粒化方法对采样温度数据与主轴热误差数据进行预处理,分别建立基于SVM的主轴热误差的回归预测模型和时间序列模型,通过计算两个模型权重系数,最终建立主轴热误差综合预测模型。以2MZK7150五轴数控可转位刀片工具磨床为研究对象,实验表明,较之于单一模型该模型具有良好的泛化能力和较高建模精度。
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