【摘 要】
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为数控机床在线检测中预行程误差影响测量精度问题,对预行程误差的补偿方法进行了研究。在分析了在线检测系统中触测探针触发过程存在的预行程误差问题,提出了一种基于最小二乘配置法的预行程误差预测模型。并通过实际算例,验证了所提出的方法的精确性和有效性。同时与RBF神经网络模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,最小二乘配置模型拟合残差较小,相应的在线检测预行程误差模型预测效果更好,预测精度相比高出38.86%。
【机 构】
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广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51675106),广东省重大研发专项(2018B090906002)。
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为数控机床在线检测中预行程误差影响测量精度问题,对预行程误差的补偿方法进行了研究。在分析了在线检测系统中触测探针触发过程存在的预行程误差问题,提出了一种基于最小二乘配置法的预行程误差预测模型。并通过实际算例,验证了所提出的方法的精确性和有效性。同时与RBF神经网络模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,最小二乘配置模型拟合残差较小,相应的在线检测预行程误差模型预测效果更好,预测精度相比高出38.86%。
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