【摘 要】
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针对数控(Computer numerical control,CNC)机床主轴热漂移误差建模及预测问题,提出一种基于贝叶斯推断的最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)建模
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海航天设备制造总厂
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针对数控(Computer numerical control,CNC)机床主轴热漂移误差建模及预测问题,提出一种基于贝叶斯推断的最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)建模方法。以一台双转台五轴加工中心为研究对象,进行热误差测量试验,利用非接触式激光位移传感器及温度传感器同步测量机床主轴各运动方向热漂移误差及温度变化数值,获取建模数据。模型训练过程运用贝叶斯推断方法对LS-SVM的正规化参数、核函数参数进行优化选择,获取基于参数后验概率
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