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申请/专利权人：乔锋智能装备股份有限公司
摘要：本发明涉及数控机床技术领域，尤其是涉及一种基于XGBoost算法的数控机床热误差预测方法，本发明在分析热误差影响因素的基础上，针对减少机床热误差影响，提高机床加工精度的目的，提出了一种基于XGBoost算法的机床热误差预测方法。通过构建XGBoost模型，从数据中学习热误差影响因素与机床在某一轴上的热误差量的联系。具体来说，本方法将运行时间、期望行程、进给速度、主轴转速等热误差影响因素作为模型输入，训练XGBoost模型以预测机床在某一轴上的热误差量作为输出，本发明构建了一个预测模型，以数据为驱动，能够自动学习热误差影响因素与热误差量的联系，进而预测机床在某一轴上的热误差量。这降低了热误差对机床的影响，同时提高了机床的加工精度。
主权项：1.一种基于XGBoost算法的数控机床热误差预测方法，其特征在于，包括以下步骤：A、收集运行时间、期望行程、进给速度、主轴转速等热误差影响因素，以及对应情况下某个轴的热误差量，构成相应数据集；B、对收集到的数据进行清洗，包括缺失值、异常值的处理，并将处理后的数据归一化，最后划分训练集和测试集；C、确定模型超参数取值情况；D、使用网格搜索，在K折交叉验证下训练每组超参数构建的XGBoost模型；E、选取表现最优的超参数组合，并构建最优超参数的XGBoost模型；F、利用训练集训练XGBoost模型，并在测试集下验证模型；G、通过验证后，可将新的实时的热误差影响因素经步骤B处理后送入模型，模型会计算出相应情况下的热误差量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 乔锋智能装备股份有限公司 一种基于XGBoost算法的数控机床热误差预测方法
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