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文檔簡介
1、數控機床作為加工各種產品的工具,對其加工精度的要求越來越高,而熱誤差是影響數控機床加工精度的主要因素,越來越受到研究人員的關注。研究人員提出了各種各樣的數控機床熱誤差模型,而熱誤差模型魯棒性的研究卻相對較少。熱誤差模型的魯棒性就是當外界環(huán)境、工況、儀器測量精度等因素發(fā)生變化時,熱誤差模型仍能夠滿足一定預測精度的能力。魯棒性越高,熱誤差模型越能被接受,并得到廣泛的應用,因此有必要提出一種對熱誤差模型魯棒性分析評價的方法,對熱誤差模型的魯棒
2、性進行分析評價,獲得其魯棒性的情況。
本文通過仿真及實驗對常用數控機床熱誤差模型的魯棒性進行研究,主要研究工作如下:
?。?)針對數控機床熱誤差模型的魯棒性展開研究,通過對大量相關文獻的歸納總結,提出了包括抗噪能力、對突發(fā)狀況的適應能力在內的部分熱誤差模型魯棒性評價的性能指標。
?。?)選擇RBF神經網絡和最小二乘支持向量機分別建立數控機床熱誤差模型,對熱誤差模型的抗噪能力以及對突發(fā)狀況的適應能力進行了魯棒性測
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