刘义
- 作品数：4 被引量：25H指数：3
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺机械工程电子电信更多>>
- 无偏估计拆分算法在数控加工中心主轴热误差建模中的应用被引量：4
- 2016年
- 针对多元线性回归无偏估计算法在处理具有多重共线性的机床热误差数据建模中出现的模型参数估计失真问题,提出了一种用于处理共线性数据的无偏估计拆分算法。该算法将建模过程分成多个步骤完成,每步只对一个自变量进行回归,从而达到弱化自变量共线性的目的。以LeaderwayV450型数控加工中心为实验对象,根据在不同季度内测量的多批次空转实验数据,将无偏估计拆分算法与传统多元线性回归的模型精度和稳健性进行了验证。研究结果显示,无偏估计拆分模型的预测精度和稳健性远优于经典多元线性回归模型,尤其对于跨季度数据预测,该算法优势更大。
- 苗恩铭刘义杨思炫陈维康
- 关键词：热误差多元线性回归稳健性
- 经验模态分解的非平稳信号数据滤波处理研究
- 2016年
- 随着科学研究的不断深入,人们对许多实际问题中的非平稳信号的处理精度提出了更高的要求。对此,文章论述了一种基于经验模态分解(EMD)的非平稳信号数字滤波处理方法,并采用经验模态分解法和低通滤波法,对文中构造的一组真值为低频的非平稳信号数据分别进行处理,以相似度作为评判两种滤波方法精度的标准。经研究表明,在处理非平稳信号时,经验模态分解方法显示出了较好的时频聚集性和自适应性。
- 杨思炫刘义徐建国高保林
- 关键词：经验模态分解低通滤波非平稳信号相似度
- 数控机床热误差时间序列模型预测稳健性的提升被引量：9
- 2016年
- 针对数控机床热误差建模应用的时间序列算法受严重多重共线性的影响存在预测稳健性不足的问题,提出一种提升时间序列预测稳健性的方法。该方法将时间序列算法与能够抑制多重共线性的建模算法相结合,从而既可通过在模型中加入温度滞后值来提供更全面的温度信息,又可对温度滞后值引入的更为严重的多重共线性进行处理。文中以时间序列算法中的分布滞后(DL)算法、共线性抑制算法中的主成分回归(PCR)算法为例,采用主成分分布滞后(PCDL)算法建立了机床热误差补偿模型,并将其与DL算法的预测精度和稳健性进行了比较。结果显示,PCDL算法因为抑制了多重共线性的影响,其模型预测精度和稳健性远优于DL模型,预测精度提升了约9μm。本文所述方法可为时间序列数据建模在不同领域内的应用提供参考。
- 苗恩铭刘义董云飞陈维康
- 关键词：数控机床热误差时间序列模型
- 数控机床温度敏感点变动性及其影响被引量：13
- 2016年
- 数控机床热误差补偿技术中的核心问题是建立能够反映机床温升与热误差之间的数学模型,其精度和稳健性则取决于模型自变量能否准确地反映机床温度场分布特性,即温度敏感点选择结果是否准确和稳定。通过对Leaderway-V450型数控加工中心主轴Z向的多批次空转数据进行分析发现,温度敏感点存在变动性特征,导致自变量间多重共线性程度发生变化,进而对模型的预测精度和稳健性产生严重影响。由于主成分回归算法具有消除自变量共线性影响作用,故提出采用该算法进行建模,并通过实际机床进行实践检验。结果表明,采用主成分回归算法建模,显著降低了温度敏感点变动性对模型预测精度的影响,能保证模型具有很好的预测精度和稳健性。
- 苗恩铭刘义高增汉刘辉
- 关键词：数控机床多重共线性主成分回归
