【摘 要】
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为了减少电主轴的热误差,提高数控机床的加工精度,对于时变速度的主轴运转,分别采用多元自回归方法和遗传径向基函数神经网络方法建立电主轴热误差预测模型.根据2种模型对电
【机 构】
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兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,兰州理工大学机电工程学院
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为了减少电主轴的热误差,提高数控机床的加工精度,对于时变速度的主轴运转,分别采用多元自回归方法和遗传径向基函数神经网络方法建立电主轴热误差预测模型.根据2种模型对电主轴热变形产生机理的不同表述形式,比较二者的计算效率和拟合精度.研究表明：在相同温升变量的条件下,二者的收敛速度和运算时间相差无几;在预测精度方面2种建模方法实测值和预测值的相对误差均小于3%,但具体预测范围不同,对短期预测精度要求高的情况选用自回归模型较好,而遗传神经网络模型更适合于对中长期预测要求高的情况.
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