基于SVR-KM算法的一种立式加工中心Y轴运动直线度一致性研究

作者：申鹏程; 贾书海; 杨红军; 常艳; 陈花玲; 梅雪松

来源：现代制造工程, 2019, (11): 79-78.

DOI：10.16731/j.cnki.1671-3133.2019.11.013

• Kruskal-Wallis检验
• 支持向量回归机
• KM算法
• 精度一致性

针对某立式加工中心的制造一致性问题,采用非参数统计中的Kruskal-Wallis检验,分析了影响Y轴运动直线度的因素,提出了基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的Y轴运动直线度精度区间预测算法,通过遗传算法对支持向量回归机的惩罚函数参数C和高斯核函数参数gamma进行了优化,使算法具有了更高的预测精度和更好的适应性;在对精度区间准确预测的基础上,通过KM(Kuhn-Munkras)算法对机床底座和装配人员进行二分匹配,显著提高了Y轴运动直线度的一致性。结果表明:采用支持向量回归机预测算法在置信度为90%的情况下其预测的精度区间宽度为3μm,蒙特卡洛模拟显示一致性提升了47%,可为提高立式加工中心制造一致性提供新思路。

• 单位
  西安交通大学; 宝鸡忠诚机床股份有限公司