基于偏相关分析的数控机床温度布点优化及其热误差建模

提出了一种基于偏相关分析的数控机床温度布点优化方法。数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,该方法中由于自变量之间的相互作用,各自变量与因变量之间的相互关系不再与简单相关系数所反映的情况完全吻合。使用偏相关分析对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性。

基于岭回归的数控机床温度布点优化及其热误差建模

提出一种基于岭回归分析的数控机床温度布点优化方法。数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,在多元线性回归模型中,隐含着要求解释变量之间无强相关性的假定。然而在实际的建模中,各自变量与因变量之间的相互关系并不与简单相关系数所反映的情况完全吻合。通过岭迹对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并选用适当的岭参数k建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性。

基于模拟退火遗传算法优化BP网络的数控机床温度布点优化及热误差建模

在热误差建模中,温度测点的优化选择至关重要。提出了运用相关性方法,分析测点温度与主轴热漂移之间的关系,找到相关性较高的测点位置,实现温度布点的优化选择。在此基础上采用模拟退火遗传算法(GSA)优化BP神经网络的方法建立热误差模型,并通过实验验证。结果表明:优化的热误差模型能够跳出局部最优而达到全局最优解,得到的误差模型拟合值更加接近实测误差值;基于GSA优化的BP网络模型较传统的神经网络模型有较高的精度及更强鲁棒性。