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为了提高数控机床几何误差建模精度,改进补偿效果,先用测力环等仪器模拟施加并测量机床主切削力,再用激光干涉仪同步测量机床俯仰角和偏摆角误差. 根据粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的相应参数,并以实际测量数据进行训练,从而建立
了PSO-SVM力-几何误差预测模型. 实际试验表明,PSO-SVM误差预测模型输出的偏摆角误差预测值与实测数据的最大差值仅为0.6 μrad,俯仰角误差预测值与实测数据的最大差值仅为0.21 μrad,远小于利用BP神经网络以及常规方法优化的SVM所建立的力-几何误差预测模型的误差,因此该模型可用于数控机床几何误差的高精度实时补偿. 相似文献
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供水管网爆管故障诊断的PSO-SVM方法 总被引：2，自引：0，他引：2
根据供水管网的实际水压监测数据, 采用粒子群算法优化反演管道的海曾-威廉斯系数, 并通过在管道中间加入虚节点来模拟爆管故障, 进而基于节点水压法建立了管网在爆管故障情况下的水力计算模型. 由计算模型计算出一组不同爆点、不同爆管程度组合下的监测点处的水压值, 以此反向训练支持向量机(SVM)模型, 并通过粒子群算法(PSO)对优化支持向量机模型的核参数, 建立了基于PSO-SVM方法的供水管网爆管诊断模型. 最后, 通过一个供水管网的室内实验模型验证了上述诊断模型的有效性. 相似文献
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