基于贝叶斯动态模型的激光干涉仪漂移误差预测

针对长时间测量时激光干涉仪产生的漂移问题,提出了一种基于贝叶斯动态模型的漂移误差预测方法。通过采集非测量阶段的漂移误差序列,分析了数据特征并据此建立了贝叶斯动态模型。然后,利用无信息先验分布法获取了递推所需的初始信息,运用贝叶斯递推算法训练并估计了模型状态参数。最后,基于实验室自制的迈克尔逊激光干涉仪对漂移误差预测效果进行了实验验证。结果表明:与常用的最小二乘拟合法和神经网络建模法相比,基于该方法预测补偿后的残余漂移误差的均方差分别减小了67.85%和99.08%;由重复实验的预测效果可知,残余漂移误差的均方差较补偿前都减小了82%以上。验证了提出的基于贝叶斯动态模型的漂移误差预测方法的有效性和稳健性。

加工中心主轴关键热敏感点选取与热误差预测

为探究数控机床主轴温度场信息与主轴热误差之间的非线性映射关系,提出一种基于人工蜂群优化算法(ABC)与广义回归神经网络的主轴热误差预测模型。首先,使用热成像技术布置温度传感器,并利用K-medoids算法对温度测点进行聚类分组,使用灰色关联度分析方法计算温度与主轴热误差之间的相关程度,进而提取出最佳热敏感点;其次,引入调节因子优化ABC算法的寻优过程,使用改进后的ABC网络确定GRNN网络的最佳参数及光滑因子;最后,以三轴数控加工中心为研究对象,进行温度数据与热误差数据的采集,建立基于ABC-GRNN热误差预测模型并与优化前进行比较。热误差实验结果表明,K-medoids算法与灰色关联分析相结合,有效避免了温度测点之间的多重共线性;ABC-GRNN模型可以更准确地预测出主轴各项误差值。

基于灰度理论的桥梁施工控制误差预测研究

定义桥梁状态实测值和理论值的比值为调整系数,将前n个施工阶段的实测调整系数作为原始数列,采用灰度预测模型对后续各施工阶段的调整系数进行预测,利用预测的调整系数对桥梁状态的理论计算值进行修正,案例的计算结果表明采用该方法修正后的桥梁状态数据与实测数据更为接近,预测过程具有较高的精度。

时栅位移传感器动态误差预测及实时补偿方法

对精密位移测量系统的动态误差进行补偿可提高系统的稳定性、精确性和鲁棒性,但补偿的实时性会影响补偿的有效性和准确性。为此,提出了一种通过预测动态误差实时补偿时栅位移传感器测量值的方法,并结合时栅角位移传感器进行分析。首先根据时栅角位移传感器特性,建立了动态误差数学模型,结合无迹卡尔曼滤波算法对动态误差进行预测以提高补偿的实时性,最后在仿真软件和搭建的时栅伺服电机测试平台上验证了该方法的可行性和有效性。在电机保持恒定转速5、50、200 r/min,加速度为12000 r/min2的匀加速和加速度在1000、5000、12000 r/min2中由低到高变化的加速条件下,传感器动态误差分别降低约54.89%、67.37%、80.13%、59.29%和47.09%。通过预测对动态误差进行实时补偿能显著提高传感器的动态测量精度,并且转速越高补偿效果越好,相较于传统的谐波补偿法具有更好的实时性。

基于灰色系统理论的筒子纱卷绕密度测量误差预测

为提高采用激光扫描建模的筒子纱卷绕密度测量方法的测量精度,提出基于灰色系统理论的测量误差预测方法。通过灰色关联分析脉冲频率、采样周期和参数K与测量误差的相关性,获得满足灰色建模要求的建模参数。根据实际建模结构为非线性和建模因子序列中元素变化幅度较大的特点,基于传统多变量GM(1,N)幂模型,引入背景值优化和分数阶累加生成得到优化后的GM(1,N)幂模型,然后结合粒子群优化算法通过幂指数自适应寻优建立PSGM(1,N)幂模型,利用实际采集数据进行建模精度验证。结合测量误差预测值对卷绕密度测量值进行校正,得到更精确的卷绕密度值。结果表明,相比于传统多变量GM(1,N)幂模型,PSGM(1,N)幂模型的卷绕密度测量误差预测精度提升了48.6%,激光扫描建模方法的测量精度提高了11.7%。

基于机器学习的肺部CT图像非刚性配准误差预测方法

配准误差评估通常由人工完成,耗时费力;常用的Dice测度只关注组织边缘的配准误差,难以评估组织内部配准结果。针对以上问题,提出一种基于机器学习的肺部CT图像非刚性配准误差预测方法(PREML)。该方法首先构建形变场统计特征、形变场物理保真度特征和图像相似性特征三类特征,然后通过池化方法扩充特征数量,最后使用随机森林回归方法预测非刚性配准误差,并且使用自适应随机扰动方法模拟肺部配准误差空间分布,进一步提升形变场统计特征的配准误差表征能力。在三个肺部CT图像数据集上进行训练与测试,其配准误差预测结果与金标准之间的平均绝对差异为1.245±2.500 mm,预测性能优于基线方法。结果表明,PREML方法具有预测精度高、鲁棒性强的特点,可提升配准算法在临床应用的有效性和安全性。

基于混沌表示和特征注意力机制的机床两轴动态误差预测

针对传统方法难以揭示机床多轴插补动态误差的序列产生机制,各时间维度上的误差时序特征存在相互关联的问题,提出一种融合混沌表示(Chaotic representation, CR)和特征注意力机制(Feature attention mechanism, FA)的级联动态误差预测模型。首先,在证明多元动态误差时变演化具有混沌特性的基础上,对其进行相空间重构,将动态误差参数时间序列背后隐藏的信息在相空间中进行表达。然后,融合特征注意力机制在时间维度上动态分配相点特征权重的同时降低高维演化相空间信息冗余,进一步重塑原系统的动力学状态向量空间。最后,考虑到混沌时变演化具有长程相关性,采用双向长短期记忆(Bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)网络模型逼近混沌相空间内的动力学特性,实现动态误差混沌时间序列信息的有效预测。通过XK-L540型数控铣床实测数据的算例表明,相较于CRFA-LSTM模型,以及单一级联模型CR-Bi-LSTM、FA-Bi-LSTM,本文算法的均方根误差分别降低约35%、16%和43%。

灰色神经网络模型在自由曲面加工误差预测中的应用

为了有效预测自由曲面的加工误差,结合灰色模型和BP神经网络模型提出了一种改进型麻雀搜索算法优化的灰色神经网络模型。通过引入鸟群算法更新麻雀算法中个体的位置,提升麻雀搜索算法的搜索能力;采用改进的麻雀搜索算法优化BP神经网络,避免BP神经网络在权值和阈值选择时的随机性太强,从而提高预测结果的稳定性。实验结果表明,改进麻雀搜索灰色神经网络对自由曲面加工误差预测的最大残差绝对值为8.52μm,比粒子群灰色神经网络和混沌海豚群灰色神经网络的预测结果分别减少了63.74%和61.76%,说明改进麻雀搜索灰色神经网络能有效提高预测精度。

多轴多工位数控机床加工精度误差预测方法研究

预测加工精度误差可以提前发现误差并采取相应的措施,减少废品和次品的产生,从而提高产品质量。基于此,本文以德国的“DMG”(DMG-100P)数控机床作为案例,研究了多轴多工位数控机床加工精度误差预测方法,采用模型对机床加工过程中的误差进行了预测,并进行了实验验证。研究方法包括数据采集、神经网络模型构建与预测、实验验证等。研究结果表明,所建立的模型能够较为准确地预测多轴多工位数控机床的加工精度误差,为提高机床加工精度和效率提供了有价值的参考。

基于误差预测修正的负荷预测研究

电力系统负荷预测对电力系统的可靠和经济运行意义重大。国内外学者对负荷预测理论做了大量研究,提出了许多预测方法。基于这些方法,提出了一种有辅助和修正作用的措施——误差预测修正,即通过对预测产生的误差进行预测和分析,形成预测修正模型,再结合原预测模型预测负荷,以扩大原模型的适用范围和提高它的预测精度。最后通过算例,验证了该方法的科学性和实用性。

一种多时间尺度线性系统模型降阶的误差预测方法

传统线性系统的数学模型降阶方法,无法预测降阶所引起的系统状态变量动态特性的时域误差,这将导致降阶模型与原始模型状态变量的动态特性差异大,而无法用于系统分析。因此,在传统奇异摄动模型降阶方法基础上,提出一种基于L2范数的线性系统模型降阶的误差预测方法。解析推导了忽略快动态、固定慢动态降阶引起的系统状态变量动态特性的相对误差计算公式,构建了单台发电机供电的交流电力系统、三台发电机供电的直流电力系统的多时间尺度数学模型,并对它们进行了模型降阶和误差预测。仿真结果验证了所提误差预测方法的正确性。

基于输出误差预测的模糊预测PID控制及应用

针对实际工业过程中普遍存在的非线性特性,采用T-S模糊模型来描述复杂的非线性系统.利用模糊聚类算法在线竞争学习模糊规则的输入区域中心,并按预先规定的规则之间的重叠度在线确定每条规则的输入区域半径,而模糊规则结论中的参数则由递推最小二乘(RLS)算法得到,得到的模糊局部线性化模型作为每个时刻的受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型.结合广义预测控制(GPC)的思想和有限脉冲响应滤波器,提出了一类新型的模糊预测PID控制器的实现方法,解决了一般预测PID控制器设计当中对系统模型阶次的限制问题.仿真算例说明了该方法的有效性和实用性.

BP网络在进给系统定位误差预测中的运用

针对机床进给伺服系统定位精度预测的难点,分析了进给伺服系统机械传动系统定位误差增长的原因,提出了一种定位误差预测的方法。在Adams中建立进给伺服系统动力学仿真模型,得到不同初始状态下的定位误差值,基于BP神经网络建立工作台与螺母座间隙、滚珠丝杠倾斜度、工件负载与定位误差之间的映射模型,根据映射模型提出对定位误差预测的方法。利用所建立的精密运动可靠性试验平台进行验证,证明了该方法的正确性和有效性。

铣削过程中误差预测与补偿技术研究进展

研究铣削过程的机理,对于实现加工过程的精密化与高效化至关重要。介绍了国内外铣削仿真模拟的研究进展,阐述了数值计算方法以及有限元技术在铣削误差控制中的具体应用。对切削力建模方法、表面误差预测方法、材料去除建模方法以及误差补偿等关键技术进行了重点介绍,并对各关键技术所包括的核心思想、算法及仿真流程进行了详细讨论。最后对铣削过程误差控制技术的发展方向做出了展望。

基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测

电子式电压互感器目前的主要问题是长期运行后的准确度退化问题。现行的方法有定期离线校验和在线校验,前者不利于及时发现互感器的误差变化,后者需要标准器并网运行,无法大规模应用。基于这一现象,文中提出了基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测方法。先根据传递熵分别选取比差和角差的主要影响因素,然后将筛选所得的因素作为输入量,建立小波神经网络的误差预测模型,并对其仿真测试。实验表明,对比差的预测误差低于5%,对角差的预测误差低于10%,文章方法能够实现较长时间的互感器状态监测。

数控机床热误差预测模型的评估方法

数控机床热误差产生机理复杂,通常使用温度场监测数据数学建模对热误差进行预测,加工工况和所处环境的复杂使得数据驱动建模方法的优劣难以全面评价,因此建立了一套热误差预测模型的评价指标体系,并提出了相应的评估方法,从热误差预测模型的鲁棒性、准确性、有效性、稳定性与相关性方面对预测模型的性能进行了综合评价。以ZK5540A型重型数控机床在空转工况下所监测的温度场数据为例,采用所提评价指标和评估方法分别对3种不同的数据驱动建模方法的性能指标进行了计算与分析,验证了评估指标和方法的有效性。

考虑几何误差和跟随误差的五轴联动轨迹误差预测方法

为了准确分析五轴联动轨迹误差,从而提升零件加工效率,提出了考虑几何误差和跟随误差的五轴联动轨迹误差预测方法,在加工前或加工中预测在某选定机床上加工某轨迹的轨迹误差,提前判断选定机床是否能够满足零件轮廓误差的要求,保证零件的加工精度,提高加工效率。所提方法将位置相关的30项几何误差表征为函数,将位置无关的11项几何误差表征为常量,读取各轴指令位置序列和光栅检测位置序列,合成了包含跟随误差和41项几何误差的刀轴矢量轨迹,实现了五轴刀心位置轨迹误差及刀轴姿态轨迹误差的预测,并选用AC双转台立式五轴机床加工S形试件,对所提五轴联动轨迹误差预测方法进行实验验证。结果表明:指令轨迹和预测轨迹均呈现出S形,预测轨迹相对于指令轨迹存在一定偏差,呈现了几何误差和跟随误差的影响;实测轨迹与预测轨迹具有相同的变化趋势,两曲线均反映出部分尖峰特征,说明预测算法的正确性。

基于RBF神经网络的三坐标测量机动态测量误差预测

三坐标测量机作X单轴运动,测得Y轴4个不同位置的实时动态测量误差,可将径向基函数(RBF)神经网络用于动态测量误差的建模和预测。将其中一个位置采集到的误差序列的前100个值用于RBF神经网络的训练得到模型,后50个值用于预测结果,并用该模型对其他3个位置的后50个测量结果进行预测。仿真结果表明,RBF神经网络对单轴运动的动态测量误差具有较好的预测精度,RBF神经网络可应用于三坐标测量机动态测量误差预测。

基于转矩误差预测和SVPWM的异步电机控制研究

针对传统的异步电机直接转矩控制在低速时存在转矩脉动较大的问题,提出了一种减小转矩脉动的直接转矩控制方法.在传统的异步电机直接转矩控制基础上分析了低速时转矩脉动的原因,提出转矩误差预测控制和SVPWM相结合的方法,预测出下一个周期初始非零电压矢量和零电压矢量作用的时间,减少零电压和非零电压切换的次数,可减小转矩的脉动.仿真结果表明,该方法可使转矩快速地收敛于给定值,系统的转矩平稳、性能良好.

基于多体系统理论的数控机床加工精度几何误差预测模型

针对多轴联动数控机床加工精度误差补偿问题,从分析数控机床误差产生机制和建立精度误差补偿模型的角度,提出基于多体系统理论的数控机床加工精度几何误差预测模型。分析B-A摆头五轴龙门数控机床的拓扑结构关系、低序体阵列、各典型体坐标变换,推导出B-A摆头五轴龙门数控机床的精度几何误差预测函数模型。采用平动轴十二线法误差参数辨识算法,计算出B-A摆头五轴数控机床21项空间几何误差,为精度几何误差预测函数提供有效的误差参数。该精度误差参数建模方法,对不同结构和运动关系的数控机床具有通用性,为后续数控机床误差动态实时补偿提高切削加工精度提供了理论基础。