数控机床热误差预测的PSO-SVM模型

• 作者: 张腰 杨庆东
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 热误差建模 粒子群算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2020.02.018

摘要

为了提高立式加工中心热误差的预测精度,考虑影响立式机床热误差的主要因素,用粒子群算法对支持向量机的参数惩罚因子和核参数进行寻优,提出了热误差预测模型PSO-SVM.模型对数控机床主轴热变形能够进行准确预测,其与SVM模型的对比实验表明,PSO-SVM具有更高的预测精度,预测效果优于SVM预测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨庆东	北京信息科技大学机电工程学院	132	394	10.0	13.0
2	张腰	北京信息科技大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0