支持向量回归机在数控加工中心热误差建模中的应用

研究并选择最佳模型对数控加工中心加工过程中的主要误差源-主轴热误差进行补偿,以便提高机床的加工精度。以leaderway-V450加工中心为实验对象,对主轴热误差支持向量回归机模型和多元回归模型进行了分析对比。首先,根据夏季数据建立了多元回归模型和支持向量回归机模型。然后,将夏季另一批数据和秋季数据分别代入两种模型计算各模型补偿精度。最后,根据两种模型的精度变化规律比较两者稳健性。实验结果表明:支持向量回归机夏季模型用于补偿夏季和秋季热误差补偿标准差都小于2μm,而多元回归模型用于补偿夏季数据补偿标准差小于2μm,用于补偿秋季数据补偿标准差大于8μm。数据显示支持向量回归机模型用于热误差补偿不仅具有较高精度,同时具有较好鲁棒性。

数控机床热误差补偿模型稳健性比较分析

数学模型的精度特性和稳健性特性对数控机床热误差补偿技术在实际中的实施性影响不容忽视。对数控加工中心关键点的温度和主轴z向的热变形量采用多种算法建立了预测模型,对不同算法拟合精度进行分析。同时进行全年热误差跟踪试验,获得了机床在不同环境温度和不同主轴转速的试验条件下的敏感点温度和热误差值。以此为基础,对各种预测模型的预测精度进行比较验证不同模型的稳健性。结果表明,多元线性回归算法的最小一乘、最小二乘估计模型以及分布滞后模型在改变试验条件时预测精度下降,而基于支持向量回归机原理的热误差补偿模型仍能保持较好的预测精度,稳健性强。这为数控机床热误差补偿模型的选择提供了具有实用价值的参考,具有很好工程应用性。

数控机床热误差补偿中分布滞后模型的建立

针对数控机床热误差补偿建模中温度敏感点选择及模型建立问题,提出用模糊聚类法和灰色关联法结合选择温度敏感点,用分布滞后模型建立补偿模型的方法。根据机床关键点温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的多元线性回归模型和分布滞后模型。在一台Leaderway V-450型数控加工中心上进行热误差建模实验,测量主轴分别在2000、4000、6000 r/min下的热误差及温度,结果表明分布滞后模型的拟合精度优于多元线性回归模型,用任一转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性低于多元线性回归模型,而综合任意两个转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性略优于多元线性回归模型。利用分布滞后模型建立的预测模型在数控机床热误差补偿中具有实用性。

自回归分布滞后模型在数控机床热误差建模中的应用

对多元线性回归模型、回归与残差AR叠合模型和自回归分布滞后模型3种热误差建模方法进行了介绍与比对分析。多元线性回归模型方法简单快捷，但因热误差呈非线性且具有互交作用，较难获得精确热误差数学模型。后两个模型均属时间序列分析方法，其优点是能够比较精确地建立热误差数学模型，两者的区别是叠合模型把参数估计分成两部分，而自回归分布滞后模型是统一估计参数，因此叠合模型的精度要低于自回归分布滞后模型精度，并通过实例验证，自回归分布滞后模型在精密数控机床热误差建模中具有较好的建模精度。

数控机床热误差补偿高次多阶ADL模型应用分析

综合运用模糊聚类和灰色关联度理论对机床温度监测传感器进行了优选。同时针对现行常用的多元回归模型,采用自回归分布滞后模型(ADL模型)对数控机床热误差进行了建模。在获得较高精度基础上,对ADL模型进行扩展,提出了高次多阶ADL建模技术,并对其建模方法及精度进行了分析比对,实例证明,提出的高次多阶ADL模型在数控机床热误差补偿技术中具有较高的建模精度。

高层住宅电气节能设计分析

建筑程序,作为实现现代化经济建设背景之下各种行业连续发展途径的关键,其建设流程中易受设施运作和市场行业背景多元化问题影响,使得电能损耗有所提升。因此相应的建设者应对高层住宅电气设置中环保技术措施的运作要求进行解析,以技能措施可以符合当前建筑专业高速发展建设要求。基于此,文章主要对高层住宅电气节能设计进行了有效的分析。