基于改进LSSVM算法的数控机床热误差建模研究

• 作者: 李桥林 赵家黎 黄利康
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 热误差建模 提升小波 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 96-99
• 页数: 4页
• 分类号: TH161+.4
• 字数: 3353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2018.06.024

摘要

为了提高数控机床热误差的预测精度,提出了基于改进最小二乘支持向量机和预测误差校正相结合的方法.首先引入提升小波分解原始数据克服数控机床误差的耦合性;然后采用最小二乘支持向量机对分解后的信号做预测,接着用误差校正方式修正预测结果;最后通过实验数据对比分析得到,基于提升小波的最小二乘支持向量机(LWT-LSSVM)法比最小二乘支持向量机(LSSVM)法的建模预测精度高8.51％,证明此建模方法有效可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵家黎	兰州理工大学机电工程学院	34	120	7.0	9.0
2	黄利康	兰州理工大学机电工程学院	4	1	1.0	1.0
3	李桥林	兰州理工大学机电工程学院	2	1	1.0	1.0