New approaches, using machine learning to model the thermo-elastic machine tool error, often rely on machine internal data, like axis speed or axis position as input data, which have a delayed relation to the thermo-elastic error. Since there is no direct relation to the thermo-elastic error, this can lead to an increased computation inaccuracy of the model or the need for expensive sensor equipment for additional input data. The encoder difference is easy to obtain and has a direct relationship with the thermo-elastic error and therefore has a high potential to improve the accuracy thermo-elastic error models. This paper first investigates causes of the encoder difference and its relationship with the thermo-elastic error. Afterwards, the model is presented, which uses the encoder difference to compute the thermo-elastic error. Due to the complexity of the relationship, it is necessary, to use a machine learning approach for this. To conclude, the potential of the encoder difference as an input of the model is evaluated.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00