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论文类型：期刊论文

发表时间：2016-01-20

发表刊物：组合机床与自动化加工技术

收录刊物：PKU、ISTIC

期号：1

页面范围：63-66,70

ISSN号：1001-2265

关键字：热误差模型;多元线性回归;统计学;BP神经网络

摘要：针对机床热误差补偿技术中预测模型建立的问题,综合多元线性回归及BP神经网络的优点,提出一种机床热误差建模新方法.由不同样本数据建立若干多元线性回归模型,依据统计学理论筛选出预测精度及鲁棒性高的回归模型,预处理后将其结果输入到BP神经网络中进行非线性拟合建模,在不断调节网络权值及对神经网络训练的基础上,最终建立热误差补偿模型.在卧式加工中心上进行试验验证,主轴Z向最大热误差从17.895μm减小到1.654μm.