基于正则化的机床热误差自适应稳健建模算法

摘要：

通过建立预测模型对机床热误差进行补偿,是有效解决热误差造成机床精度下降问题的常用方法.本文提出一种基于正则化的数控机床热误差自适应稳健建模算法,能够在建模过程中自适应选择温度敏感点(TSPs),并具有高预测精度和稳健性.首先基于结构风险最小化原则对热误差建模稳健性机理进行分析,进而利用正则化算法中LASSO解的稀疏性实现自适应TSP选择.然后基于不同实验条件的热误差数据,分析所提建模算法的预测效果,并与常用的多元线性回归、BP神经网络和岭回归算法进行比对分析.结果表明,本文所提建模算法具有最高的预测精度和稳健性,分别为5.22和1.69 μm.最后,利用所建立的预测模型进行热误差补偿实验,以验证本文所提建模算法的实际补偿效果.

关键词：热误差、预测模型、正则化、稳健性、自适应

所属期刊栏目：43

分类号：TH161;TG659

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划;安徽省重点研究与开发计划项目

在线出版日期：2022-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：77-85