10.3969/j.issn.1000-4998.2023.10.017
基于经验模态分解的直驱进给轴热误差组合预测
为对直驱进给轴的热误差进行精确预测,提出一种基于经验模态分解的直驱进给轴热误差组合预测模型.使用经验模态分解,将温升序列重构为波动特征不同的频率项和趋势项.根据重构项的频率特性,分别输入长短期记忆神经网络、支持向量机和自回归滑动平均模型,进行组合训练,以预测直驱进给轴的热误差.试验结果表明,组合预测模型的预测精度达到90.25％以上,最大预测误差控制在1.4 μm以内,预测效果优于普通单项预测模型.
经验模态分解、直驱进给轴、热误差、组合预测
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TH133.2
国家自然科学基金;宁波市自然科学基金重点项目;宁波市重点研发计划项目
2023-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
54-59
