论文摘要
为了建立预测精度高、泛化性能强的热误差预测模型,提出了一种基于新陈代谢原理的热误差伪滞后预测模型.通过实验研究发现了机床的伪滞后现象,并假设热误差是前一时刻关键点的温升及热误差共同作用的结果,求解出了机床的热关键点及典型工况下的热误差平均滞后时间.并利用遗传算法优化了最小二乘支持向量机的结构参数,基于新陈代谢原理对热误差进行迭代求解,从而建立了机床的热误差伪滞后预测模型.通过对比不同预测模型的预测结果,证明了假设的正确性,并且考虑伪滞后效应的预测模型的预测精度更高、泛化性能更好,能将不同转速的热误差降低90%以上.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谢飞,王玲,谭峰,殷国富
关键词: 热误差,伪滞后效应,遗传算法,最小二乘支持向量机,新陈代谢原理
来源: 哈尔滨工业大学学报 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 四川大学制造科学与工程学院,重庆邮电大学先进制造工程学院
基金: 国家科技重大专项项目(2017ZX04020001-005)
分类号: TG659
页码: 154-159+170
总页数: 7
文件大小: 485K
下载量: 132
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标签：热误差论文; 伪滞后效应论文; 遗传算法论文; 最小二乘支持向量机论文; 新陈代谢原理论文;