基于贝叶斯网络的复合双轴转台精度推理研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李锟

作者： 李锟;王伟全;丁红昌;侯翰

作者机构：

关键词： 复合双轴转台;贝叶斯网络;Netica;精度推理

期刊名称： 制造技术与机床

ISSN： 1005-2402

年卷期： 2023 年 04 期

页码： 78-84

收录情况： 北大核心

摘要： 为精准预测复合双轴转台精度，分析了多因素对系统精度影响规律。利用复合双轴转台统计系统实验数据，学习构建以内轴精度、外轴精度、自准直精度和待检编码器精度为主要节点的贝叶斯网络结构；在Netica中建立系统精度推理模型，并通过证据敏感性分析和平均绝对误差(MAE)分析验证贝叶斯网络(BN)模型的有效性；运用自学习贝叶斯网络的概率推理，分析主要目标节点各变量的后验概率变化，对系统精度变化规律进行原因诊断和支持解释。研究结果表明：复合双轴转台精度自学习BN模型能够实现系统精度准确推理预测，系统精度超差的MAE值基本稳定在5%以内，且角度间隔0.125°和时间间隔20 s为系统最优控制参数，为贝叶斯网络技术在复合双轴转台精度推理中的应用提供了参考。

分类号： TH712

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