数控铣床在铣削零件过程中,主轴会受到温度变化影响而发生热变形,导致铣削零件误差较大,从而降低产品精度。对此,采用一阶线性微分方程推导GM(1,1)模型,创建灰色预测模型。将神经网络模型与灰色预测模型进行组合,建立灰色神经网络预测模型。引用粒子群算法,在粒子群算法中增加变异操作和修改惯性权重系数,给出改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型的具体操作步骤。采用实验测试铣床铣削过程中所产生的热误差,并与预测模型进行比较。结果显示在铣床主轴X、Y、Z轴三个方向上,灰色神经网络预测模型对铣床主轴补偿后,得到的残差较大;而改进灰色神经网络预测模型对铣床主轴补偿后,得到的残差相对较小。采用改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型,能够提高铣床主轴铣削精度。

为了有效地补偿非线性负载中的谐波电流,针对数字化的APF系统,提出了基于灰色预测的APF预测控制方案,根据灰色系统理论的GM(1,1)模型,建立负载电流谐波的灰色预测模型,并将其应用于APF谐波补偿控制装置。结果表明,采用灰色预测控制能较好克服APF滞后对谐波补偿的影响,改善了系统的性能。

为了能够有效地对数控车床主轴箱液压系统进行性能预测,深入地研究了支持向量机在其中的应用。首先,分析了支持向量机的基本原理;接着,建立的灰色支持向量机的性能预测模型;最后,对数控车床主轴箱液压系统特性参数的预测进行了仿真分析,结果表明,该方法具有较好的预测精度。