基于改进LSSVM算法的数控机床热误差建模研究

作者：赵家黎; 李桥林; 黄利康

来源：机械制造与自动化, 2018, 47(06): 96-99.

DOI：10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2018.06.024

• 数控机床
• 热误差建模
• 提升小波
• 最小二乘支持向量机

为了提高数控机床热误差的预测精度,提出了基于改进最小二乘支持向量机和预测误差校正相结合的方法。首先引入提升小波分解原始数据克服数控机床误差的耦合性;然后采用最小二乘支持向量机对分解后的信号做预测,接着用误差校正方式修正预测结果;最后通过实验数据对比分析得到,基于提升小波的最小二乘支持向量机(LWT-LSSVM)法比最小二乘支持向量机(LSSVM)法的建模预测精度高8.51%,证明此建模方法有效可行。

• 单位
  机电工程学院; 兰州理工大学