【摘 要】
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为提升回转体内径测量系统的测量精度,解决测量误差补偿问题,提出一种基于梯度提升树(GBDT)的回转体测量系统误差补偿方法。以自主研制的回转体内径测量机为研究对象,首先分
【机 构】
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天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津商业大学机械工程学院
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为提升回转体内径测量系统的测量精度,解决测量误差补偿问题,提出一种基于梯度提升树(GBDT)的回转体测量系统误差补偿方法。以自主研制的回转体内径测量机为研究对象,首先分析了其主要误差来源,然后测量标准件得到训练样本和测试样本,分别使用训练样本和测试样本对测量系统误差进行建模和补偿,最后与BP神经网络模型进行对比试验。结果表明,基于梯度提升树的测量误差补偿方法具有更好的补偿效果和稳定性,能有效提高测量的精度,使测量误差从4.7μm减小至1.2μm,误差减少了74.5%,具有工程应用价值。
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