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基于加強樸素貝葉斯網絡的機床熱誤差補償方法

  • 專利類型:外觀專利
  • 有效期:2020-04-15至2022-04-15
  • 發布日期:2020-04-15
  • 技術成熟度:
交易價格: ¥面議
  • 法律狀態核實
  • 簽署交易協議
  • 代辦官方過戶
  • 交易成功

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  • 技術(專利)類型 外觀專利
  • 申請號/專利號 201510425395.4? 
  • 技術(專利)名稱 基于加強樸素貝葉斯網絡的機床熱誤差補償方法 
  • 項目單位 攀枝花學院
  • 發明人 魏弦 
  • 行業類別 物理
  • 技術成熟度
  • 交易價格 ¥面議
  • 聯系人 劉宇者
  • 發布時間 2020-04-15  
  • 01

    項目簡介

    本發明公開了一種可有效提高機床加工精度的基于加強樸素貝葉斯網絡的機床熱誤差補償方法。該方法通過實測樣本數據,建立樸素貝葉斯網絡分類模型和BAN的網絡結構,然后計算得出條件概率表并完成分類,最后通過實時預測機床熱誤差并對機床進行相應的補償調節,實現了具體工況下的機床熱誤差預測,使得誤差預測更具精確性,確保了機床熱誤差補償的精度,有效地提高機床加工精度。
    展開
  • 02

    說明書

    1.基于加強樸素貝葉斯網絡的機床熱誤差補償方法,其特征在于,包括下列步驟:
    步驟一,在機床上的熱關鍵點附近布置多個傳感器;
    步驟二,通過傳感器采集多組不同工況下的溫度信號,并抽取其中四分之一以上的溫
    度信號作為模型的訓練信號,將剩余溫度信號作為檢驗信號;
    步驟三,構造樸素貝葉斯網絡分類模型,并根據訓練信號中的數據進行網絡學習;構造
    樸素貝葉斯網絡分類模型的步驟為:
    (1)、選取網絡節點,確定變量集;選擇熱關鍵點和工況類別作為貝葉斯網絡節點,貝葉
    斯網絡節點的取值對應變量集G={X1,X2,...,Xn,C},其中,Xi是第i處熱關鍵點的溫度信號
    值,i=(1,2,…,n),n為熱關鍵點總數;(x1,x2,...,xn)表示集合G中一組溫度信號的實際
    值;C表示工況類別變量,ck表示C的值,k=(1,2,…,m),m為工況類別總數;
    (2)、確定網絡結構,根據變量之間存在的因果關系勾畫出從因變量到果變量之間的連
    接;
    (3)、確定局部概率分布;類ck的后驗概率可由以下公式計算得到:

    公式(1)中,p(ck|x1,x2,...,xn)是類ck的后驗概率;p(ck)是類ck的先驗概率;p(x1,
    x2,...,xn|ck)是類ck的似然度;p(x1,x2,...,xn,ck)是熱關鍵點節點和工況類別節點的聯合
    概率;p(x1,x2,...,xn)是熱關鍵點節點的聯合概率;因為p(ck|x1,x2,...,xn)對各個工況類
    別都是常數,故有:
    p(ck|x1,x2,...,xn)∝p(x1,x2,...,xn,ck) 公式(2)
    根據鏈規則得到熱關鍵點節點和工況類別節點的聯合概率為:

    公式(3)中,π(xi)為節點xi的父節點集合;
    步驟四,構造BAN的網絡結構;
    (1)、樸素貝葉斯網絡分類模型根據后驗概率最大的準則進行分類,即將類ck賦值為max
    {p(ck|x1,x2,...,xn)};兩個熱關鍵點節點間的互信息定義為:

    條件互信息定義為:

    公式(4)和公式(5)中,Xi和Xj表示第i處和第j處熱關鍵點的溫度信號值;p(xi)表示Xi
    熵;p(xi,yi)表示Xi,Xj的聯合熵;
    (2)、判斷Xi,Xj所代表的兩個節點是否條件獨立;設定閾值ε,如果兩節點間的互信息I
    (Xi,Xj)<ε,則Xi和Xj是邊緣獨立的;如果I(Xi,Xj|C)<ε,則Xi和Xj是條件獨立的;
    (3)、利用條件獨立性測試方法來確定BAN的網絡結構;
    步驟五,根據訓練信號和BAN的網絡結構通過概率統計的方法計算得出條件概率表;
    步驟六,由條件概率表和檢驗信號完成分類;
    步驟七,通過上述分類可以將每組溫度送入到不同工況類別下建立的誤差模型,從而
    得到機床熱誤差的預測值,并控制機床進行相應的補償調節。
    2.如權利要求1所述的基于加強樸素貝葉斯網絡的機床熱誤差補償方法,其特征在于:
    所述熱關鍵點包括左軸承、右軸承、螺母、電機、導軌以及工作臺與Y方向摩擦連接處。
    3.如權利要求1所述的基于加強樸素貝葉斯網絡的機床熱誤差補償方法,其特征在于:
    步驟二中,每一工況類別下的溫度采集時,應該等到機床部件完全冷卻后再進行采集。
    4.如權利要求1或3所述的基于加強樸素貝葉斯網絡的機床熱誤差補償方法,其特征在
    于:步驟二中,通過傳感器每間隔兩分鐘進行一次采集,每次采集50組以上溫度信號,共采
    集200組以上溫度信號;在200組以上溫度信號中抽取50組以上作為模型的訓練信號,將剩
    余溫度信號作為檢測信號。
    5.如權利要求1至3中任一項所述的基于加強樸素貝葉斯網絡的機床熱誤差補償方法,
    其特征在于,步驟四中,確定BAN的網絡結構的過程為:
    ①、建立草圖;根據公式(4)計算出每個節點對間的互信息,在互信息大于ε的節點對間
    添加連接,畫出網絡結構草圖;
    ②、添加或去掉連接邊;根據公式(5)計算出每個節點對間的條件互信息,并對每個節
    點對進行條件獨立性分析,如果不滿足條件獨立則在節點對間增加連接邊,如果滿足條件
    獨立則去掉節點對間的連接邊;
    ③、最后,確定所有的連接邊的方向。
    展開

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