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

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.

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

所属期刊栏目：53

分类号：TG502.15(金属切削加工及机床)

资助基金：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

在线出版日期：2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：40-47