基于信息粒化支持向量机的主轴热误差综合预测模型

• 作者: 何昱超 冯伟 姚博世 姚斌 曹新城 王舒阳
• 来源期刊: 工具技术
• 学科: 工学
• 关键词: 主轴热误差 信息粒化 支持向量机 预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与工艺
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TG58|TH161
• 字数: 2723字
• 语种: 中文

摘要

主轴热变形是影响数控机床加工精度的主要因素.为提高主轴热误差的预测精度,提出了基于信息粒化支持向量机(SVM)的主轴热误差综合预测模型.使用信息粒化方法对采样温度数据与主轴热误差数据进行预处理,分别建立基于SVM的主轴热误差的回归预测模型和时间序列模型,通过计算两个模型权重系数,最终建立主轴热误差综合预测模型.以2MZK7150五轴数控可转位刀片工具磨床为研究对象,实验表明,较之于单一模型该模型具有良好的泛化能力和较高建模精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚斌		81	380	10.0	15.0
2	冯伟		11	68	5.0	8.0
3	姚博世		13	52	4.0	7.0
4	何昱超		4	3	1.0	1.0
5	曹新城		6	4	1.0	2.0
6	王舒阳		2	4	1.0	2.0