【摘 要】
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磨削过程中尺寸补调值的设定对批量工件的加工精度具有至关重要的作用。通过对外圆磨削过程的深入分析，研究磨削加工过程中的补调值预测算法，提出基于模糊物元分析的PSO-LSSVM补调值精确预测模型。通过模糊物元分析迅速准确地获得最佳工艺参数，并将对应的参数作为输入，以此训练出PSO-LSSVM预测模型。通过PSO优化LSSVM模型参数，提高了模型的预测精度。当预测值大于理论边界时，对尺寸误差进行补调，及
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51775515）； 河南省高等学校重点科研项目（22B460027）；
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磨削过程中尺寸补调值的设定对批量工件的加工精度具有至关重要的作用。通过对外圆磨削过程的深入分析，研究磨削加工过程中的补调值预测算法，提出基于模糊物元分析的PSO-LSSVM补调值精确预测模型。通过模糊物元分析迅速准确地获得最佳工艺参数，并将对应的参数作为输入，以此训练出PSO-LSSVM预测模型。通过PSO优化LSSVM模型参数，提高了模型的预测精度。当预测值大于理论边界时，对尺寸误差进行补调，及时调整工艺参数以提高加工精度。通过磨削加工在线测量实验验证，模型平均绝对误差为0.052 57μm,均方根误差为0.065 33μm;采用所得模型对试样外磨削工件加工时的补调值进行预测可得平均绝对误差0.096 25μm,均方根误差0.134 12μm,达到补调值预测的精度要求。通过批量工件的加工测试，得出批量工件加工精度较未使用补调值预测补偿控制前显著提高。将提出的补调值预测方法应用于磨加工主动测量控制仪中，控制仪实现了自动补调并与机床形成反馈控制，提高了磨削加工工件的精度与磨加工系统智能化程度。
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