【摘 要】
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建立预测模型对热误差进行预测和补偿是解决机床热误差问题的常用方法,该方法中模型的预测精度和稳健性易受环境温度影响而明显下降,对此本文提出了基于偏最小二乘法的热误差
【机 构】
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安徽工业大学电气与信息工程学院 马鞍山 243032;重庆理工大学机械工程学院 重庆 400054
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建立预测模型对热误差进行预测和补偿是解决机床热误差问题的常用方法,该方法中模型的预测精度和稳健性易受环境温度影响而明显下降,对此本文提出了基于偏最小二乘法的热误差稳健建模算法.首先使用相关系数法筛选温度敏感点,并建立热误差偏最小二乘回归预测模型.进而基于全年环境温度下的多批次热误差实验数据,分析最佳的温度敏感点个数.最后建立热误差偏最小二乘回归模型,并与普通多元线性回归模型的预测效果比对分析.结果表明本文所提算法平均预测精度为5.7 μm,模型稳健性为0.56 μm,相较于普通多元线性回归算法,预测精度和稳健性分别提高13.8％和49.5％.说明本文所提的热误差稳健建模算法能够在环境温度变化较大时保持高预测精度和高稳健性.
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