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基于灰色模糊聚类和LS-SVM加工中心的热误差补偿模型

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2011-10-15

Journal:沈阳工业大学学报

Included Journals:Scopus、EI、PKU、ISTIC

Volume:33

Issue:05

Page Number:524-530

ISSN No.:1000-1646

Key Words:灰色模糊聚类;最小二乘支持向量机;数控机床;加工中心;热误差;测温点优化;建模;误差补偿

Abstract:为实现数控机床热误差的补偿,提出了基于灰色综合关联度的灰色-模糊聚类算法和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对数控机床热误差元素进行优化建模的方法.该方法通过计算各温度测点和热误差数据间的灰色综合关联度,确定灰色相似矩阵,并利用最大树法,得到基于不同水平的聚类结果形成的谱系图,从而确定关键测温点,再利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差补偿模型.以MDV-55立式精密加工中心为实验对象进行建模补偿,结果表明,该方法不仅减少了温度传感器的数量,而且机床的加工精度也得到了显著改善.

Pre One:基于FCM聚类和RBF神经网络的机床热误差补偿建模

Next One:MLSP2011 COMPETITION: FACE RECOGNITION WITH INTEGRATING MULTIPLE CUES