基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

摘要：

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10000 r/min转速时的温升和热伸长数据.利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点.采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型.对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果.结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性.

关键词：鲸鱼优化算法、模糊聚类结合灰色关联度分析、热误差预测模型、支持向量回归

所属期刊栏目：50

分类号：TH164

资助基金：北京市科技计划项目;北京市教委科技计划一般项目

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-42