导读:本文包含了热误差补偿论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:误差,神经网络,主轴,算法,机床,圆光,多项式。
热误差补偿论文文献综述
刘明敏[1]（2019）在《基于机械原点偏移原理的数控机床热误差补偿技术应用》一文中研究指出本文采用数控系统原点偏移原理实现数控机床热误差补偿。具体的,本文所用方法首先对系统测量温度敏感点的温度与热误差,然后采用逐步回归分析进行温度敏感点关键点的筛选,采用多元回归分析建立热误差补偿模型,从而进行热误差补偿技术的研究。在选择机床温度敏感点时首先对各温度变量进行聚类,去相关性处理后采用逐步回归分析法进行温度敏感点的选择,然后对温度关键点进行排列组合计算判定系数,最终确定最佳温度敏感点。利用所选择的最佳温度敏感点建立多元回归模型,然后在多个模型中进行热误差补偿分析。结果表明,利用数控系统原点偏移功能,可以实现数控机床热误差补偿功能。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年23期）
[2]（2019）在《基于传感器的热误差补偿技术》一文中研究指出为了进一步提升数控机床的加工精度和一致性,华中数控计划与机床企业充分合作,实施"机床品质提升工程"计划,将华中8型智能数控系统热误差补偿技术应用于数控机床,致力于提高机床加工效率、加工精度和加工一致性,提升机床品质和市场竞争力。(本文来源于《世界制造技术与装备市场》期刊2019年05期）
黄智,贾臻杰,邓涛,刘永超,杜丽[3]（2019）在《基于支持向量机的静压转台热误差补偿》一文中研究指出在一般补偿器的硬件中无法运行MATLAB等第叁方工具软件的代码,导致大多模型不能被应用于机床热误差的实际补偿.为了提高误差建模效率,降低对补偿系统硬件的要求,提出静压转台热误差实时补偿方法.该补偿方法以支持向量机(SVM)为核心算法,分别使用鱼群算法和狼群算法对支持向量机的核心参数进行前期和后期优化,在保证预测精度的前提下提升建模效率.通过离线训练MATLAB筛选出支持向量导入到开发的补偿软件中,利用用于过程控制的对象连接与嵌入(OPC)方式对热误差实施实时在线补偿.与传统多元线性回归建模方式对比,可以看出该模型在精度和效率上均较优.补偿实验的结果表明,转台的轴向误差由原来最大为40μm降低为约10μm,转台的加工精度提高了75%,验证了所提出补偿方法的有效性.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2019年08期）
李锁,吴文江,哈韬,王喆,金驰[4]（2019）在《基于数据驱动的机床热误差补偿技术研究》一文中研究指出随着先进制造技术的发展,对数控系统的高速、高精、高效、智能化方面的要求越来越高,为此,实现热误差补偿在内的补偿技术具有重要的现实意义.热误差的非线性问题是实现误差补偿的难点之一,传统的补偿方法采用离线线性拟合的方法,造成较大的拟合误差且实时性很难保证,为此传统的基于精确模型的热误差补偿技术遇到了发展瓶颈,提出了采用数据驱动的方法实现机床热误差补偿,采用模糊神经网络作为学习模型,结合加工过程实时采集到的误差数据,提供最优的补偿策略,减小了拟合误差,提高热误差补偿的补偿精度,并通过试验进行测试,测试结果表明所提出的补偿方案相对于传统的方案,显着改善了拟合精度,从而验证了该方案的可行性.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年07期）
吴金文,王玉鹏,周海波[5]（2019）在《基于模拟退火耦合粒子群算法优化BP神经网络的机床主轴热误差补偿研究》一文中研究指出为了降低机床主轴运行产生的热误差,建立混合算法优化BP神经网络预测模型,通过实验验证预测精度。分析模拟退火算法和粒子群算法的不足,采用模拟退火算法耦合粒子群算法,给出混合算法寻优步骤。引用BP神经网络结构,构造机床主轴热误差预测模型,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。采用实验验证主轴热误差预测精度,并与优化前进行比较和分析。结果显示:采用混合算法优化后的BP神经网络预测模型,其Y轴方向产生的最大误差值从7.3μm降低到2.3μm;而Z轴方向产生的最大误差值从7.5μm降低到2.6μm。同时,机床主轴整体误差波动幅度较小。采用混合算法优化BP神经网络预测模型,用于机床主轴热误差在线补偿,提高了加工精度。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年11期）
李波,鲁壮,张文,姜涛[6]（2019）在《车间多机床热误差补偿技术研究》一文中研究指出针对车间多机床热误差补偿问题,提出了一种温度分布式采集、集中式建模计算的方法。下位机终端以STM32F1为核心,实现机床敏感点温度采集、补偿值数控系统交换等;上位机服务系统采用.NET平台AForge框架开发,并基于机床特性构建相应的粒子群优化BP神经网络热误差模型,实现了异构机床的集中热误差补偿计算。通过无线路由器及WDS无线桥接功能模块,扩展无线网络空间范围,热误差补偿终端与上位机服务基于Modbus TCP协议通信。通过功能测试及性能验证,上下位机系统工作稳定,具有良好灵活性及扩展性,有效简化了车间多机床的热误差补偿过程。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年05期）
鲍文慧[7]（2019）在《便携关节式坐标测量机测角热误差补偿及数据处理技术研究》一文中研究指出在实际工业应用中,环境温度变化是便携关节式坐标测量机中旋转轴系的测角精度的主要误差源。为了消除环境温度对旋转轴系测角精度的影响,本文提出了新型的圆光栅测角误差补偿方法,并设计一套用于测角误差补偿的数据采集与处理系统,具体工作如下:1、对旋转关节圆光栅测角误差来源进行分析,并分析比较现有的误差补偿方法,分别基于谐波分析和多项式拟合、径向基函数神经网络,提出两种含有温度影响因子的新型圆光栅测角误差补偿模型。2、分析两种误差补偿算法的适用场合,并通过实验验证补偿模型的补偿效果和可靠性。实验结果表明,本文提出的两种新型测角误差补偿模型补偿后的圆光栅测角精度分别提高了26倍和20倍。能够有效地补偿10~40℃下旋转关节圆光栅测角误差。3、分析便携关节式坐标测量机数据采集系统功能需求,确定了以单片机、CAN总线、嵌入式软件开发和上位机软件开发等技术为基础的数据采集和处理系统方案,可实现数据的同步采集和测角误差的同步修正。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-05-01）
刘宏伟,杨锐,向华,李波[8]（2019）在《数控机床空心丝杠进给轴热误差补偿研究》一文中研究指出文章以提高进给轴的精度为研究对象,目的是减小滚珠丝杠系统的热误差对加工精度的影响。改变传统的实心丝杠而设计成空心丝杠进给轴是减少滚珠丝杠内热量,降低成本的有效方法。然而,压力油在丝杠内循环流动只能够带走部分热量,文章在考虑进给轴结构优化的同时也分析了残余热量的热膨胀和热传导的效应,通过误差补偿的方式减小丝杠受热所带来的影响。实验证明这种补偿的方法是有效的。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年03期）
鞠海华,鞠修勇,王小鹏,刘航,王俊青[9]（2019）在《卧式加工中心热变形控制与热误差补偿技术研究》一文中研究指出从减少发热、控制温升、热误差补偿3个层次对卧式加工中心产品的热变形控制与热误差补偿技术进行了研究。第一层次从高精度功能部件的选用和润滑技术两方面研究减少机床的发热;第二层次从主轴温升控制、中空丝杠温升抑制、结构基础件温度控制等方面研究了冷却在控制关键部件的温升和均衡温度场中的作用;第叁层次从数据采集、分析、建模等方面研究了热误差补偿技术。提出的各个层次控制热变形及热误差的具体技术和措施在实际产品中获得了应用,取得了优良的应用效果。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年04期）
富永刚[10]（2019）在《重型数控落地铣镗床滑枕组件热误差补偿技术研究》一文中研究指出由于重型数控落地铣镗床的吨位大、行程大、功率大、重载重、重型机床产生大量热量,热量不理想,导致主轴箱系统发生热变形。文章研究了我国有关重型机床企业产品加工作业的精准程度,分析了加强重型机床精准程度的重要性。(本文来源于《时代农机》期刊2019年01期）
热误差补偿论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了进一步提升数控机床的加工精度和一致性,华中数控计划与机床企业充分合作,实施"机床品质提升工程"计划,将华中8型智能数控系统热误差补偿技术应用于数控机床,致力于提高机床加工效率、加工精度和加工一致性,提升机床品质和市场竞争力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
热误差补偿论文参考文献
[1].刘明敏.基于机械原点偏移原理的数控机床热误差补偿技术应用[J].电子技术与软件工程.2019
[2]..基于传感器的热误差补偿技术[J].世界制造技术与装备市场.2019
[3].黄智,贾臻杰,邓涛,刘永超,杜丽.基于支持向量机的静压转台热误差补偿[J].浙江大学学报(工学版).2019
[4].李锁,吴文江,哈韬,王喆,金驰.基于数据驱动的机床热误差补偿技术研究[J].小型微型计算机系统.2019
[5].吴金文,王玉鹏,周海波.基于模拟退火耦合粒子群算法优化BP神经网络的机床主轴热误差补偿研究[J].机床与液压.2019
[6].李波,鲁壮,张文,姜涛.车间多机床热误差补偿技术研究[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[7].鲍文慧.便携关节式坐标测量机测角热误差补偿及数据处理技术研究[D].合肥工业大学.2019
[8].刘宏伟,杨锐,向华,李波.数控机床空心丝杠进给轴热误差补偿研究[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[9].鞠海华,鞠修勇,王小鹏,刘航,王俊青.卧式加工中心热变形控制与热误差补偿技术研究[J].机床与液压.2019
[10].富永刚.重型数控落地铣镗床滑枕组件热误差补偿技术研究[J].时代农机.2019
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