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基于最小二乘支持向量机的精密数控机床热误差建模与补偿研究
基于最小二乘支持向量机的精密数控机床热误差建模与补偿研究
摘要：
随着数控技术在工业中的广泛应用，数控机床的精度和稳定性对于工业制造的质量和效率越来越重要。而精密数控机床在实际加工中热误差的发生是不可避免的，为此需要对其热误差进行建模与补偿。本文基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）对精密数控机床的热误差进行建模，并通过仿真和实验验证了该方法对于热误差建模和补偿的有效性和可行性。
关键词：最小二乘支持向量机，精密数控机床，热误差，建模，补偿
Abstract：
Withthewidespreadapplicationofnumericalcontroltechnologyinindustry,theaccuracyandstabilityofnumericalcontrolmachinetoolsarebecomingincreasinglyimportantforthequalityandefficiencyofindustrialmanufacturing.However,thermalerrorsinprecisionCNCmachinetoolsduringactualprocessingareinevitable,soitisnecessarytomodelandcompensateforthermalerrors.Basedontheleastsquaressupportvectormachine(LS-SVM),thispapermodelsthethermalerrorsofprecisionCNCmachinetools,andverifiestheeffectivenessandfeasibilityofthismethodforthermalerrormodelingandcompensationthroughsimulationandexperiments.
Keywords:leastsquaressupportvectormachine,precisionCNCmachinetool,thermalerror,modeling,compensation
引言
数控技术是工业制造中的重要技术之一，在现代化生产中扮演着重要的角色。精密数控机床是数控技术的重要应用之一，现在已经广泛应用于航空航天、电子、光学、精密机械等诸多领域。然而，在高精度的数控加工过程中，由于机床热胀冷缩等原因，会产生热误差，从而影响了机床的加工质量和精度。
目前，热误差建模和补偿方法主要有神经网络、遗传算法、模糊神经网络等。然而，这些方法存在着一些问题，如训练时间长、模型复杂度高等。针对这些问题，本文考虑使用最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行精密数控机床热误差的建模和补偿。
主体内容
1.LS-SVM简介
最小二乘支持向量机是一种模式识别和回归分析的方法，它可以通过对特征向量进行非线性映射，将低维的数据映射到高维的空间中从而解决非线性问题。LS-SVM的计算速度快，准确性高，可以处理高维度的数据，因此在热误差建模和补偿中得到广泛应用。
2.精密数控机床热误差建模
精密数控机床热误差建模过程主要包含数据采集、数据预处理、特征提取和建模等步骤。本文采用热环境下的工作台与基座之间的位移（deltaZ）作为收集的数据，以此对热误差进行建模。具体步骤如下：
（1）数据采集
在热环境下，获取工作台与基座之间的位移，在选取的温度范围内，对工作台和基座的位移进行采集。
（2）数据预处理
将采集到的数据进行预处理，去除无用的数据和异常值，化简数据的处理过程。
（3）特征提取
对经过预处理后的数据进行特征提取，提取出有表示意义的特征。
（4）LS-SVM建模
基于特征提取后的数据进行LS-SVM建模，通过预测目标值与实际值之间的偏差来拟合热误差模型。
3.精密数控机床热误差补偿
在获得热误差模型后，本文采用补偿的方法对热误差进行修正。具体步骤如下：
（1）测试工件的参数
根据测试工件的参数，调整数控机床的位置及运动路径，对其进行测试。
（2）获取补偿数据
在经过测试后，获取机床实际加工的数据，得到实际精度与设计精度的偏差。
（3）构建补偿模型
根据偏差数据，构建热误差补偿模型。通过对补偿模型的优化，得到合适的补偿参数。
（4）补偿
根据补偿模型获得相应的补偿参数，将其应用到数控机床的控制系统中，对热误差进行补偿。
实验
为了验证本文所提出的精密数控机床热误差建模和补偿方法的有效性和可行性，我们进行了仿真和实验。仿真和实验结果如下：
（1）仿真结果
使用Matlab软件模拟了本文所提出的热误差建模和补偿方法，并对其进行了验证。结果表明，通过本文所提出的方法进行热误差建模和补偿可以有效地提高数控