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文檔簡介
1、作為衡量國家制造業(yè)和綜合國力水平的標(biāo)志,高檔數(shù)控機(jī)床在現(xiàn)代工業(yè)中的地位日益加重。在機(jī)床多種誤差源中,熱誤差在機(jī)床總誤差重的比重可達(dá)到40%~70%,因此,控制并削弱熱誤差對提高精密機(jī)床的精度非常重要。國內(nèi)外研究表明,熱誤差補(bǔ)償技術(shù)重點圍繞著溫度敏感點選擇、熱誤差建模和補(bǔ)償?shù)热齻€方面給予研究。雖然目前已有比較完善的理論體系和補(bǔ)償實施技術(shù),但仍然存在一些影響其廣泛應(yīng)用、且亟需解決的關(guān)鍵性問題,如溫度測點優(yōu)化過程中溫度變量之間的共線性影響以及
2、模型預(yù)測穩(wěn)健性不足等。
針對上述熱誤差補(bǔ)償技術(shù)的缺陷,從溫度敏感點選擇、熱誤差建模和補(bǔ)償?shù)确矫嫣岢隽讼嚓P(guān)理論和方法,并對由Leaderway V-450機(jī)床獲得的大量數(shù)據(jù)給予了充分分析,最后進(jìn)行了熱誤差補(bǔ)償實驗驗證。論文主要的研究內(nèi)容如下:
1)提出了一種數(shù)控機(jī)床穩(wěn)健性熱誤差建模方法,將以灰色關(guān)聯(lián)度為核心的溫度敏感點優(yōu)化方法和以主成分回歸分析為核心的建模算法配合使用,共同對溫度敏感點優(yōu)化所需遵循的大權(quán)重、低耦合和少布
3、點策略進(jìn)行處理,既簡化了測點優(yōu)化的復(fù)雜度,又有效地提升了模型的預(yù)測精度和穩(wěn)健性。
2)采用傳統(tǒng)的模糊聚類結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度的溫度敏感點優(yōu)化算法,對全年分季度的機(jī)床熱誤差數(shù)據(jù)給予了研究,闡述了該方法選擇出的溫度敏感點存在變動性特征及其對模型精度影響。
3)研究了多元線性回歸算法、時間序列分布滯后和主成分回歸算法的模型精度和穩(wěn)健性特征,并總結(jié)得到三種模型在熱誤差建模補(bǔ)償中的適用范圍。另外,提出了基于主成分回歸分析的分布滯后模
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