数控机床电主轴热误差的预测方法

为了减少电主轴的热误差,提高数控机床的加工精度,对于时变速度的主轴运转,分别采用多元自回归方法和遗传径向基函数神经网络方法建立电主轴热误差预测模型.根据2种模型对电主轴热变形产生机理的不同表述形式,比较二者的计算效率和拟合精度.研究表明:在相同温升变量的条件下,二者的收敛速度和运算时间相差无几;在预测精度方面2种建模方...     

两种工况下电主轴热误差的组合预测模型

为了有效地提高数控机床电主轴热变形模型的预测精度,在2种典型工况下,根据电主轴结构热变形的产生机理,提出了一种基于模糊逻辑的组合预测模型.该模型综合了由自回归分析理论和灰色系统预测理论所建立的热误差模型,采用模糊逻辑选取权值,使各单项预测模型能够扬长避短,从而增强了组合预测模型的泛化能力.通过对电主轴热变形工况下的实验结果与计算结果的比较表明,在单项预测模型中的工况1下,灰色系统预测模型的相对误差较小(6.9%),在工况2下,自回归预测模型的相对误差较小(12.1%),而组合预测模型在2种工况下的相对误差分别为2.2%和8.9%.因此,组合预测模型具有较高的精度和较强的鲁棒性.     

多参量耦合的电主轴热特性建模及分析

为了深入研究电主轴热特性,通过分析轴承非线性力学特性与热效应间的耦合作用机制,建立了综合考虑热诱导预紧力和黏温效应的轴承动态生热计算模型;在引入接触热阻的基础上,基于系统内部多参量耦合关系,建立了电主轴热-结构耦合计算方法。以某型号电主轴为试验平台,进行了温升及热变形试验,利用试验数据对所建模型和分析方法进行了验证。最后,采用所建模型,对电主轴进行了热特性分析,结果表明:不同工况下电主轴仿真结果与试验数据吻合度良好,所建模型和分析方法进一步提高了仿真计算精度;电主轴温度场分布表现为外冷内热;轴芯热积聚导致的电主轴轴向热伸长是影响加工精度的主要因素;受到配合方式和装配位置的影响,轴承在温升过程中预紧力不断减小。     

150MD24Y20高速电主轴热特性分析

目的分析电主轴热变形产生及分布,为研究电主轴热误差,提高主轴加工精度提供理论依据.方法基于电主轴稳态温度场分布,采用ANSYS顺序耦合理论,分析高速电主轴热变形分布情况.通过电主轴测试系统建立热变形实验,测量高速电主轴工作端热变形,验证有限元仿真结果.结果仿真结果表明:随着电主轴速度增高,主轴热变形和温升也越来越大.电主轴在热稳态下,沿着轴向伸长而径向弯曲变形.结论当主轴材料一定,热变形与速度几乎呈线性关系,同时,主轴温升越大,热变形越大.此结论为有效控制主轴热变形,减小热误差及提高主轴稳定性提供理论基础.     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.     

基于损耗实验的电主轴温度场分析

目的分析高速电主轴温度场分布情况,为研究高速电主轴温升、热变形预测提供理论依据.方法建立高速电主轴1/4三维有限元模型,基于损耗实验计算主轴电机及轴承生热率前提下分析高速电主轴温升分布情况.通过电主轴测试系统建立温升实验,测量高速电主轴外壳不同部位温升验证有限元仿真结论.结果仿真结果表明:高速电主轴稳态温度场中转子处温度最高,温度为84.4℃;高速主轴壳体最高温升出现在电主轴轴头处,温升为23℃,与实验结果相比误差为8.6%.结论通过分析温升仿真和实验得到高速主轴外壳不同部位温升不同,外壳温度变化是一个非线性变化过程,前2000s温度快速升高,2000s后温度逐步稳定.此结论为有效控制高速主轴温升,减小主轴变形及提高主轴精度提供理论基础.     

永磁同步电机电主轴热-结构耦合计算方法

为了深入研究永磁同步电机电主轴热特性,综合考虑轴承热诱导预紧力及润滑油黏温效应等因素,并基于系统内部多参量耦合作用关系,建立永磁同步电机电主轴热-结构耦合计算方法.以某型号永磁同步电机电主轴为研究对象,进行了温升及热变形测量,试验结果与仿真计算对比表明所建立的计算方法具有足够的精度.采用该计算方法分析了永磁同步电机电主轴热特性,结果表明:电主轴转子温升较低,前后轴承受配合方式、装配位置及热诱导预紧力等因素影响,使轴芯沿轴向存在13℃左右的温差,导致电主轴轴向热伸长成为影响加工精度的主要原因.     

基于因子-主成分回归分析的股价技术分析研究

介绍了回归分析中多元线性回归的理论及应用方法,并以股价技术指标为研究对象,利用spss统计分析软件,建立了短期股价变动的多元线性回归模型。同时讨论了被选为自变量的参数之间存在的多重共线性问题,并分析该问题对线性回归分析结果造成的影响。因子-主成分分析的核心是用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。主成分分析的主要思想是:从自变量中提取出新的变量,这些变量是原变量的适当线性组合,并且互不相关,因此应用SPSS软件进行数据缩减、提取主成分,并以主成分因子为新的自变量建立主成分回归方程,消除了多重共线性对回归模型的影响。最后对不同模型的测试结果进行了比较、分析,验证了因子-主成分分析在解决实际经济问题中的有效性。     

数控机床电主轴热敏感特性分析及试验研究

建立了数控机床电主轴的热动力学模型,基于热动力学理论对电主轴系统的热源分布及温度场的传热特性进行分析.采用互相关和互信息量算法研究了数控机床电主轴系统的热敏感特性,分析了温度场对热变形的影响规律及耦合特性,结果表明电主轴系统存在热敏感区域并具有热漂移特性.通过在热敏感区域内筛选温度敏感点从而建立热误差预测模型,实现了对电主轴轴向和径向热变形建模和预测.以YK73200数控齿轮磨床为试验平台开展了电主轴系统的热敏感特性试验.通过对磨床电主轴系统热变形预测值与实测值进行分析和对比,验证了电主轴系统热敏感区域温度与相应热漂移之间的内在关系模型,试验结果为开展精密数控机床热误差补偿技术研究提供理论指导和实验基础.     

融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法

偏最小二乘法(partial least square, PLS)在内部采用Pearson系数度量自变量和因变量之间的相关性时提取出的成分不能确保解释性最强，并且PLS在将提取的成分进行线性回归时也无法真实反映变量间的函数关系.针对这些问题，该文提出了融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法(DVDCCPLS).DVDCCPLS基于距离方差和距离相关系数提取距离成分，再将距离成分进行拟线性回归得到距离回归方程，通过模型求解方法将距离回归方程转换为原始数据的表达，最终得到结构简洁、精度较高的回归模型.该文分别采用麻杏石甘汤数据和UCI数据集测试DVDCCPLS的性能，并与其他5种经典的回归算法对比，结果表明：DVDCCPLS具有较好的回归效果和回归性能.     

高速电主轴热态特性的ANSYS仿真分析

分析高速电主轴的发热和散热特性,建立高速电主轴热态分析有限元模型.运用 ANSYS有限元软件,分析热稳定状态下电主轴的温度场分布以及冷却润滑系统对电主轴温升的影响.分析结果表明,提高电主轴现有冷却润滑系统的冷却效率可有效控制轴承的温升,但对转子轴的温升影响很小,要有效控制转子轴的温升和提高电主轴的精度和寿命,必须研究转子轴的冷却途径和方法.同时,仿真分析转速对电主轴温升的影响,揭示电主轴温度场分布的非线性特征,为电主轴温升的在线监测和控制提供理论依据.     

基于偏最小二乘法的BP网络在舰船维修费用预测中的应用

针对在建立多层前馈(BP)神经网络模型时,存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,应用偏最小二乘法(PLS)得到的主成分数和主成分与自变量、因变量的权值对BP网络进行改进,并构建用于舰船维修费用预测的PLS-BP神经网络模型。实验结果表明,采用PLS-BP网络模型对舰船维修费用进行预测可以获得更高的精度。     

基于主成分分析与BP神经网络相结合的机床主轴热漂移误差建模

为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了将主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差的建模和预测方法.使用主成分分析法对多个温度变量进行降维处理或重新组合,将处理后所得较少的主成分变量作为样本输入BP神经网络进行训练而得到主轴热漂移误差模型,并与经过测点优化后以关键点温度作为输入的BP神经网络模型进行对比分析.结果表明：基于主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差模型的拟合精度较高,残差较小;由于BP神经网络的输入变量较少而使所提出的模型训练速度快、迭代次数少.     

偏最小二乘法与人工神经网络耦合的小流域产沙模型

针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概括自变量信息的主成分,有效克服了变量之间的多重相关问题,实现了对高维数据的降维处理.把提取的主成分作为神经网络的输入,提高了网络的学习效率和稳健性.应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合和检验精度均优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型精度.     

基于PCA与RBF的建筑能耗预测建模

由于建筑能耗因子间存在非线性和高度冗余特性,传统预测方法很难消除数据之间冗余和捕捉非线性特征,导致预测精度较低.为了提高建筑能耗预测精度,提出一种将主成分分析(principal component analysis,PCA)和径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络相结合的建筑能耗预测方法(PCA-RBF).利用PCA消除建筑能耗高维变量数据的相关性,并按累积贡献率提取主成分,将主成分作为RBF神经网络的输入进行训练学习.通过PCA避免了模型过多的输入导致的训练耗时长及预测精度较低的不足.通过将PCA-RBF模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与RBF神经网络及BP神经网络模型相比,实验结果表明PCARBF模型方法能有效提高建筑能耗预测精度.     

100MD60Y4高速电主轴热特性影响因素实验

目的研究油气润滑系统及转速各参数对高速电主轴温度与热变形的影响,为提高数控机床加工精度提供理论依据.方法采用单一因素实验法,基于恒温水冷控制系统和油气润滑系统实验平台进行电主轴热变形实验;实验分析进气压力、供油时间间隔、单次供油量及转速四个参数对电主轴各位置温度及轴头位置热变形的影响.结果适当的进气压力及润滑油量可以使主轴各部分温升与轴头位置热变形量相对较小,转速对于电主轴的温升及热变形影响较为显著,且转轴Z方向(轴向)热变形量最大,转速为16 000 r/min时,变形量可达到83.562μm.结论电主轴油气润滑系统中的进气压力、供油时间间隔、单次供油量以及转速对电主轴各位置温度及转轴X、Y、Z三个方向热变形量均有影响.     

基于主成分分析线性回归的光伏发电功率预测研究

针对经典光伏发电功率物理模型预测精度不高、可能遗漏关键气象因子的问题,基于数据驱动思想提出一种主成分分析、逐步线性回归以及多种检验相结合的光伏发电功率预测模型混合建模方法.采用相关性分析提取关键气象因子自变量,通过逐步线性回归对历史样本数据进行训练得到初始模型;对初始模型进行拟合程度、有效性以及多重共线性等多种检验,根据检验结果,采用主成分分析对初始模型自变量进行降维重构,得到修正模型;通过残差分析实现修正模型正确性的自校验;基于多种时间尺度对经典模型、未修正模型以及修正模型的预测结果进行详细对比分析.仿真结果表明修正模型提高了预测精度及所提混合建模方法的有效性与优越性.     

数控机床多变量关联热误差组合模型及其实验验证

针对主要基于受综合因素影响的机床本体温度所建立的热误差模型鲁棒性较差的问题.综合考虑机床本体温度、动力源转速、冷却液温度及环境温度提出了多变量关联热误差组合模型.将最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法运用到热误差建模中,并利用偏最小二乘(PLS)方法提取输入变量的主成分作为LS-SVM的输入,形成PLS-LSSVM组合热误差模型.此外根据数控加工过程及材料热变形原理,将相对起始温度的差温值作为温度输入,使热误差补偿更加准确.在某型号精密加工中心进行实验验证,结果表明:PLS-LSSVM模型比LS-SVM更稳定,比PLSR预测精度高;考虑差温多变量的PLS-LSSVM模型较单纯考虑机床本体测量温度值的PLS-LSSVM~*模型,热误差预测值的均方根误差(RMSE)平均减少了5.5μm.     

基于组合模型的电主轴热误差预测

针对数控机床电主轴复杂的热变形机理,建立了基于径向基函数神经网络的组合预测模型预测其变化趋势.根据测量的电主轴热变形数据,分别采用自回归分析模型、灰色系统模型和智能组合预测模型对主轴热误差进行了预测.结果表明:电主轴热误差组合预测模型的预测准确性优于各单项模型,相对预测精度高出较高单项预测模型3％.     

基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型.