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作者：李铁军;崔尚仪;张义民;
单位：沈阳化工大学装备可靠性研究所;沈阳化工大学机械与动力工程学院;
摘要：随着机械制造行业的迅猛发展，对于数控机床的定位精度要求越来越高。为了提高机床定位精度，建立了基于变量敏感度筛选与回归型支持向量机（SVR）混合模型，并将其用于数控机床热误差预测方法。该方法基于对变量敏感度分析，筛选掉敏感度低的干扰自变量。本方法与基本SVR模型对数控机床热误差预测值进行对比，结果表明基本SVR受到敏感度低的干扰自变量影响，预测结果与实测热误差结果偏差较大；经过变量敏感度筛选之后的SVR混合模型预测值具有更高的准确度，验证了此模型的可行性。
关键词：数控机床;;回归型支持向量机;;变量敏感度筛选;;热误差
基金资助：大型重载滚动轴承的可靠性和寿命预测的理论与方法研究—NSFC-辽宁联合基金（U1708254）
