数控机床热误差补偿模型的应用.pdf

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1、!"#$年%月机床与液压'789!"#$第&%卷第$期'()*+,-.//01*234(50+)6:;<9&%,;9$!"#!#"=%>?>@A9BCCD9#""#E%FF#9!"#$9"$9"!!数控机床热误差补偿模型的应用刘光磊!刘康!张志鹏!杨海栗"四川理工学院机械工程学院!四川自贡?&%"""$摘要!为提高机床加工精度&研究并选择最佳模型对立式加工中心主轴热误差进行补偿(以j:)?$"-立式加工中心为实验对象&根据秋季数据对主轴热误差建立了多元线性回归'神经网络和支持向量机模型#将同一台机床和另一台同类型机床所测得的冬

2、季数据分别代入%种模型计算各模型补偿精度#根据%种模型的精度变化规律比较三者的精确性'鲁棒性和通用性(实验结果表明!%种模型都有各自的优势&但支持向量机模型能在不同的环境温度和机床条件下保证较高的精度&综合性能最好(关键词!热误差#多元线性回归#神经网络#支持向量机#立式加工中心中图分类号!.T?$>RR文献标志码!(RR文章编号!#""#E%FF#"!"#$#$E"F!E&$GG6&-,.&3438>=)2*,6O2232H3*G)45,.&34;3:)6832TH;,-=&4)>33650+5TY7DJ

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8、(以往人络"T4,,$和最小二乘支持向量回机"066:'$们一般采用多元线性回归和神经网络&现在很多人建立数学模型&并将它们用于热误差补偿&旨在通)!E%*开始采用支持向量机(这些模型一般将热误差作过不同环境温度和机床条件下对各模型的精确性'为因变量&各温度关键点温度值作为自