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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明属于机床温度监测技术领域，尤其涉及基于粗糙集和多目标优化的机床温度敏感点选择方法，包括：S1、获取不同工况下各候选的温度测点的温度数据，以及机床的热误差数据；S2、建立粗糙集的决策表；S3、根据粗糙集理论计算决策属性对各条件属性的依赖度；S4、按照预设的方法引入信息熵，并结合S3的依赖度计算决策属性对各条件属性的信息依赖度；再根据信息依赖度计算各条件属性对决策属性的信息重要度；S5、基于S4得到的信息依赖度以及信息重要度建立多目标属性约简模型；S6、应用多目标优化算法求解最优温度测点组合。本方法可以能准确且稳定的选择合理的温度传感器部署位置，从而准确的监测机床温度场，提升热误差预测和补偿模型精度。
主权项：1.基于粗糙集和多目标优化的机床温度敏感点选择方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取不同工况下各候选的温度测点的温度数据，以及对应的机床的热误差数据；并对温度数据及热误差数据进行预处理；S2、以各温度测点为条件属性，机床的热误差质量为决策属性，建立粗糙集的决策表；S3、根据粗糙集理论，结合S2建立的决策表，计算决策属性对各条件属性的依赖度；S4、按照预设的方法引入信息熵，并结合S3的依赖度计算决策属性对各条件属性的信息依赖度；再根据信息依赖度计算各条件属性对决策属性的信息重要度；S5、基于S4得到的信息依赖度以及信息重要度，以温度测点组合为变量，组合中温度测点数量最少以及组合的信息重要度最大为目标，建立多目标属性约简模型；S6、基于S5构建的多目标属性约简模型，应用多目标优化算法求解最优温度测点组合，得到帕累托最优解集；并计算帕累托前沿前5个解中温度测点之间的多重共线性，选择共线性程度最低的温度敏感点，作为温度测点选择方案；S7、根据S6的温度测点选择方案布置温度传感器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于粗糙集和多目标优化的机床温度敏感点选择方法
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