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高速精密机床热误差建模和补偿技术研究

摘要

如今机床误差中，热误差是影响各类机床加工精度的最重要原因。从主轴系统误差机理的角度进行误差补偿，以提高机床的热稳定性。通过对误差机理的理论建模，揭示了热膨胀的滞后效应，论证了热误差对历史热信息的长期记忆特性。然后证明了门控循环单元(GRU)神经网络对误差模型训练的适用性。通过SG滤波器，将最小二乘卷积实现局部区间的多项式拟合，有效去除数据的高频噪声，提高误差模型的鲁棒性和泛化能力。此外，利用贝叶斯算法

对GRU神经网络的超参数进行优化，以消除预测性能对超参数的敏感性。最后，用SG-Bayesian-GRU神经网络、GRU神经网络和RNN网络训