最小二乘支持向量机在数控机床热误差预测中的应用

本文主要探讨了"基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测"这一主题，发表于2008年的浙江大学学报(工学版)。论文由林伟青、傅建中、许亚洲和陈子辰四位作者共同完成。他们针对数控机床在实际运行过程中面临的热误差问题，提出了利用最小二乘支持向量机进行建模和预测的方法。最小二乘支持向量机是一种在机器学习领域广泛应用的算法，尤其在非线性回归和分类问题上表现出色。 在研究中，作者首先介绍了最小二乘支持向量机的基本原理，即通过优化选择合适的参数，使得模型能够有效地拟合数据，同时保持良好的泛化能力。他们将焦点放在数控车床的主轴温度变化和热变形量之间的关系上，通过实际测量数据，对这些变量进行建模训练，构建出数控机床的热误差预测模型。 实验结果显示，这种基于最小二乘支持向量机的模型在描述热动态误差方面表现优秀，相较于传统的最小二乘法建模，其预测精度更高，对于未知数据的处理能力也更强。这表明，这种方法能够提供更精确的热误差预测，这对于数控机床的补偿控制至关重要，因为准确的热误差预测可以帮助提高机床的加工精度，减少由于热误差引起的加工误差。 论文的关键词包括“支持向量机”、“最小二乘支持向量机”、“热误差”和“预测”，这些关键词突出了研究的核心内容和技术路线。中图分类号 TP205 指定此研究属于计算机科学技术类，而文献标识码和文章编号则提供了引用和查找的标准化信息。 这项工作对于提升数控机床的精度控制和稳定性具有实际应用价值，展示了最小二乘支持向量机在复杂工业环境下的潜力，为热误差管理和补偿控制技术的发展提供了一种创新的方法。