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论文研究-机床主轴
热误差建模
算法.pdf
针对机床主轴热误差补偿过程中现有建模方法的不足,提出一种新的
热误差建模
算法。首先应用FCM(模糊C-均值聚类)算法将众多温度测点予以分类,减少测点数量,提高测量精度;其次应用GCA(灰色关联分析)算法对同类测点的热敏感度进行排序,选出该类中的关键测点;最后以优选出的测点为输入变量,以热位移为输出变量,利用ANFIS进行热误差模型设计,并与BP算法建立的模型进行了比较。实验数据表明,该方法降低了机床热误差,具有预测精度高的优点,能较好地实现机床主轴热误差的补偿。
2022-10-08 20:54:18
1.45MB
主轴
热误差建模
模糊C-均值算法
灰色关联分析算法
自适应神经模糊推理系统
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