精密进给系统热误差的协同训练支持向量机回归建模与补偿方法

论文摘要

针对精密进给系统热误差的数据稀缺且获取成本高的问题,提出了一种基于协同训练支持向量机回归算法（COSVR）的精密进给系统热误差建模与补偿方法。通过整合标记数据（温度和热误差）及未标记温度数据建立热误差模型,利用基于西门子840D数控系统开发的补偿方法进行补偿。以精密镗床双驱动滚珠丝杠进给系统X轴为研究对象,进行热特性实验,获取24 m/min进给速度下的标记数据和12 m/min进给速度下的未标记温度数据,利用COSVR整合所有数据建立热误差模型,并通过遗传算法优化的支持向量机回归算法（GA-SVR）仅选用标记数据建立对照模型,获取18 m/min进给速度下的标记数据用于模型性能测试。结果表明:与GA-SVR模型相比,COSVR模型的均方根误差减少了34.14%,且在100 min和520 min时的误差范围分别减小了62.62%和55.85%。COSVR模型具有更好的预测性能且能更有效地降低热误差,进一步提高了精密进给系统热误差的建模精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱星星,赵亮,雷默涵,王帅,凌正,杨军,梅雪松

关键词: 精密镗床,进给系统,协同训练,支持向量机回归,无标记数据

来源: 西安交通大学学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 西安交通大学陕西省智能机器人重点实验室,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金资助项目（51605375）,数字制造装备与技术国家重点实验室资助项目（DMETKF2019017）

分类号: TG533;TP18

页码: 40-47

总页数: 8

文件大小: 4064K

下载量: 203

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标签：精密镗床论文;  进给系统论文;  协同训练论文;  支持向量机回归论文;  无标记数据论文;