基于PLS和改进CVR的数控机床热误差建模

• 作者: 余文利 傅建中 姚鑫骅 孙磊
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 热误差建模 偏最小二乘 特征提取 核心向量回归 改进粒子群优化
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 357-364
• 分类号: TH161.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.02.053

摘要

为提高支持向量回归(SVR)模型的预测能力,将核心向量回归(Core vector regression,CVR)方法引入到数控机床热误差建模中,并采用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法从输入样本提取主成分,构建特征集,然后使用改进的粒子群优化(Improved particle swam optimization,IPSO)算法对CVR的模型参数进行寻优,从而提出一种基于PLS-IPSO-CVR的数控机床热误差建模方法.仿真实验表明,所提出的建模方法在预测精度和速度方面优于传统SVR模型和BP神经网络模型,从而验证了组合建模方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅建中	浙江大学机械工程学系	150	2422	26.0	43.0
2	孙磊	浙江大学机械工程学系	42	389	12.0	18.0
3	余文利	衢州职业技术学院信息工程学院	19	57	5.0	7.0
4	姚鑫骅	浙江大学机械工程学系	20	227	8.0	15.0