浙江省自然科学基金(Y1100281)
- 作品数：3 被引量：23H指数：3
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- 贝叶斯证据框架下的LS-SVM多工况数控机床热误差建模被引量：9
- 2014年
- 最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型是表征数控机床热误差特性的有效工具,但该模型中的参数设置直接影响建模的精度。传统的基于交叉验证法或网格法的参数获取方法存在计算量大、精度低的缺点,且同一组模型常数往往不能准确表征机床多种工况条件下所产生的热误差。为解决这一问题,提出了一种基于贝叶斯证据框架理论的LS-SVM多工况参数优化方法。通过测量不同工况下数控机床温度值与主轴热变形量,采用贝叶斯证据框架的3个推断对LS-SVM模型进行训练并对参数进行辨识和优化,推导出了不同工况所对应的最优模型和参数。热误差建模实验验证了该参数优化方法的有效性,结果显示,经优化的模型具有泛化能力强、预测精度高、计算速度快的特点,能够较准确地描述多种典型工况条件下的实际热误差特性。
- 余文利姚鑫骅傅建中孙磊
- 关键词：热误差建模多工况参数优化
- 基于通信质量约束的主轴热监测无线传感器布点优化被引量：4
- 2013年
- 引入信息论和图论的相关方法,采用互信息量来描述测点温度与主轴热变形的相关性.通过图论中的邻接矩阵来表示无线传感器间的通信路径,利用Warshall算法判断图的连通性,得到传感器间的通信可达性,从而保证测点选择满足通信可靠性约束条件.采用人工鱼群算法求解在该约束条件下的大规模组合优化问题,在合理的时间耗费内得到可选测点组合的优化解.在数控机床主轴热误差建模实验中,通过有、无约束条件2种情况下的建模实验验证了该无线传感器优化配置方法的有效性.
- 李晟姚鑫骅傅建中
- 关键词：无线传感器主轴机床
- 基于PLS和改进CVR的数控机床热误差建模被引量：12
- 2015年
- 为提高支持向量回归(SVR)模型的预测能力,将核心向量回归(Core vector regression,CVR)方法引入到数控机床热误差建模中,并采用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法从输入样本提取主成分,构建特征集,然后使用改进的粒子群优化(Improved particle swam optimization,IPSO)算法对CVR的模型参数进行寻优,从而提出一种基于PLS-IPSO-CVR的数控机床热误差建模方法。仿真实验表明,所提出的建模方法在预测精度和速度方面优于传统SVR模型和BP神经网络模型,从而验证了组合建模方法的可行性和有效性。
- 余文利姚鑫骅孙磊傅建中
- 关键词：数控机床热误差建模偏最小二乘特征提取改进粒子群优化
