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数控机床热误差补偿高次多阶ADL模型应用分析
被引量:
2
1
作者
苗恩铭
成天驹
+1 位作者
牛鹏程
龚亚运
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第15期2088-2093,共6页
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...
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。
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关键词
热误差
多元
回归
模型
自回归
分布滞后
模型
高次
多阶自
回归
分布滞后
模型
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职称材料
多目标局部残差平方和的定阶方法
被引量:
2
2
作者
范玉妹
李红军
《北京科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期91-94,共4页
基于实践应用的需要,通过对自回归模型中的残差方差图定阶方法进行研究,提出了局部残差平方和的定阶方法.这种定阶方法把多目标规划理论与事物局部特征结合起来.实例表明:对自回归模型进行定阶时,运用局部残差平方和的定阶方法,能有效...
基于实践应用的需要,通过对自回归模型中的残差方差图定阶方法进行研究,提出了局部残差平方和的定阶方法.这种定阶方法把多目标规划理论与事物局部特征结合起来.实例表明:对自回归模型进行定阶时,运用局部残差平方和的定阶方法,能有效地提高自回归模型的预测精度.对自回归模型阶数的取值上限作了重新界定,并在理论上给出了证明.
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关键词
定阶方法
局部残差平方和
多目标规划
多阶自回归模型
残差方差
随机序列
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职称材料
题名
数控机床热误差补偿高次多阶ADL模型应用分析
被引量:
2
1
作者
苗恩铭
成天驹
牛鹏程
龚亚运
机构
合肥工业大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第15期2088-2093,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175142)
国家科技重大专项(2009ZX04014-023-02)
国家重点实验室开放课题(2010006)
文摘
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。
关键词
热误差
多元
回归
模型
自回归
分布滞后
模型
高次
多阶自
回归
分布滞后
模型
Keywords
thermal error
multiple regression model
autoregressive distributed lag(ADL) model
high order and multi--level autoregressive distributed lag model
分类号
TH7 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
多目标局部残差平方和的定阶方法
被引量:
2
2
作者
范玉妹
李红军
机构
北京科技大学应用科学学院
出处
《北京科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期91-94,共4页
文摘
基于实践应用的需要,通过对自回归模型中的残差方差图定阶方法进行研究,提出了局部残差平方和的定阶方法.这种定阶方法把多目标规划理论与事物局部特征结合起来.实例表明:对自回归模型进行定阶时,运用局部残差平方和的定阶方法,能有效地提高自回归模型的预测精度.对自回归模型阶数的取值上限作了重新界定,并在理论上给出了证明.
关键词
定阶方法
局部残差平方和
多目标规划
多阶自回归模型
残差方差
随机序列
Keywords
local residual sum of squares
multiple objective programming
AR(p)
分类号
O211.61 [理学—概率论与数理统计]
O221.6 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
数控机床热误差补偿高次多阶ADL模型应用分析
苗恩铭
成天驹
牛鹏程
龚亚运
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
下载PDF
职称材料
2
多目标局部残差平方和的定阶方法
范玉妹
李红军
《北京科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
2
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职称材料
已选择
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