龚亚运
- 作品数：7 被引量：72H指数：3
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺机械工程自动化与计算机技术一般工业技术更多>>
- 数控机床热误差补偿中分布滞后模型的建立被引量：10
- 2013年
- 针对数控机床热误差补偿建模中温度敏感点选择及模型建立问题,提出用模糊聚类法和灰色关联法结合选择温度敏感点,用分布滞后模型建立补偿模型的方法。根据机床关键点温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的多元线性回归模型和分布滞后模型。在一台Leaderway V-450型数控加工中心上进行热误差建模实验,测量主轴分别在2000、4000、6000 r/min下的热误差及温度,结果表明分布滞后模型的拟合精度优于多元线性回归模型,用任一转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性低于多元线性回归模型,而综合任意两个转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性略优于多元线性回归模型。利用分布滞后模型建立的预测模型在数控机床热误差补偿中具有实用性。
- 姚焕新牛鹏程龚亚运邵善敏苗恩铭
- 关键词：数控机床热误差分布滞后模型多元线性回归模型稳健性
- 数控机床主轴旋转热误差测量数据精度的提升方法
- 本发明公开了一种数控机床主轴旋转热误差测量数据精度的提升方法，对主轴旋转产生的在主轴X和Y向热误差进行了原理性分析计算，对测量数据进行了修正，获得了更加准确的实际热误差数据，避免了现有技术所存在的原理性误差，获得实际的机...
- 苗恩铭龚亚运党连春高增汉苗继超周小帅
- 文献传递
- 数控机床热误差补偿模型稳健性比较分析被引量：23
- 2015年
- 数学模型的精度特性和稳健性特性对数控机床热误差补偿技术在实际中的实施性影响不容忽视。对数控加工中心关键点的温度和主轴z向的热变形量采用多种算法建立了预测模型,对不同算法拟合精度进行分析。同时进行全年热误差跟踪试验,获得了机床在不同环境温度和不同主轴转速的试验条件下的敏感点温度和热误差值。以此为基础,对各种预测模型的预测精度进行比较验证不同模型的稳健性。结果表明,多元线性回归算法的最小一乘、最小二乘估计模型以及分布滞后模型在改变试验条件时预测精度下降,而基于支持向量回归机原理的热误差补偿模型仍能保持较好的预测精度,稳健性强。这为数控机床热误差补偿模型的选择提供了具有实用价值的参考,具有很好工程应用性。
- 苗恩铭龚亚运徐祗尚周小帅
- 关键词：数控机床热误差分布滞后模型支持向量回归机
- 数控机床热误差补偿高次多阶ADL模型应用分析被引量：2
- 2013年
- 综合运用模糊聚类和灰色关联度理论对机床温度监测传感器进行了优选。同时针对现行常用的多元回归模型,采用自回归分布滞后模型(ADL模型)对数控机床热误差进行了建模。在获得较高精度基础上,对ADL模型进行扩展,提出了高次多阶ADL建模技术,并对其建模方法及精度进行了分析比对,实例证明,提出的高次多阶ADL模型在数控机床热误差补偿技术中具有较高的建模精度。
- 苗恩铭成天驹牛鹏程龚亚运
- 关键词：热误差多元回归模型自回归分布滞后模型
- 数控机床热效应检测及其补偿方法研究
- 随着德国“工业4.0”高科技战略计划的提出，一场以智能制造为主导的第四次工业革命悄然爆发。在机床各种误差源中，热误差是数控机床等精密加工机械的最大误差源。而且，机床精密度越高，热误差所占比例越大，因此减小热误差对提高精密...
- 龚亚运
- 关键词：数控机床热效应误差补偿
- 支持向量回归机在数控加工中心热误差建模中的应用被引量：45
- 2013年
- 研究并选择最佳模型对数控加工中心加工过程中的主要误差源-主轴热误差进行补偿,以便提高机床的加工精度。以leaderway-V450加工中心为实验对象,对主轴热误差支持向量回归机模型和多元回归模型进行了分析对比。首先,根据夏季数据建立了多元回归模型和支持向量回归机模型。然后,将夏季另一批数据和秋季数据分别代入两种模型计算各模型补偿精度。最后,根据两种模型的精度变化规律比较两者稳健性。实验结果表明:支持向量回归机夏季模型用于补偿夏季和秋季热误差补偿标准差都小于2μm,而多元回归模型用于补偿夏季数据补偿标准差小于2μm,用于补偿秋季数据补偿标准差大于8μm。数据显示支持向量回归机模型用于热误差补偿不仅具有较高精度,同时具有较好鲁棒性。
- 苗恩铭龚亚运成天驹陈海东
- 关键词：热误差多元回归模型支持向量回归机数控加工中心
- 自回归分布滞后模型在数控机床热误差建模中的应用被引量：3
- 2013年
- 对多元线性回归模型、回归与残差AR叠合模型和自回归分布滞后模型3种热误差建模方法进行了介绍与比对分析。多元线性回归模型方法简单快捷，但因热误差呈非线性且具有互交作用，较难获得精确热误差数学模型。后两个模型均属时间序列分析方法，其优点是能够比较精确地建立热误差数学模型，两者的区别是叠合模型把参数估计分成两部分，而自回归分布滞后模型是统一估计参数，因此叠合模型的精度要低于自回归分布滞后模型精度，并通过实例验证，自回归分布滞后模型在精密数控机床热误差建模中具有较好的建模精度。
- 苗恩铭龚亚运牛鹏程费业泰
- 关键词：计量学热误差多元线性回归模型自回归分布滞后模型
