| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 数控机床热误差测量与分析 | 第21-33页 |
| 2.1 数控机床的构造和发热分析 | 第21-23页 |
| 2.1.1 数控机床的构造 | 第21-22页 |
| 2.1.2 数控机床发热分析 | 第22-23页 |
| 2.2 机床热误差实验 | 第23-29页 |
| 2.2.1 温度传感器布置 | 第23-25页 |
| 2.2.2 位移传感器布置 | 第25页 |
| 2.2.3 热误差测量相关器件 | 第25-29页 |
| 2.3 机床温度与热误差检测 | 第29-32页 |
| 2.3.1 实验方案 | 第29-31页 |
| 2.3.2 实验数据分析 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 温度测点选择及敏感点筛选理论研究 | 第33-41页 |
| 3.1 温度测点选择 | 第33-34页 |
| 3.2 温度敏感点筛选理论 | 第34-40页 |
| 3.2.1 模糊聚类算法 | 第34-38页 |
| 3.2.2 灰色关联度分析 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于Kalman Filter-GM的数控机床热误差建模 | 第41-51页 |
| 4.1 基于Kalman Filter-GM的数控机床热误差建模 | 第41-43页 |
| 4.1.1 误差测量数据处理 | 第41-42页 |
| 4.1.2 建立GM模型 | 第42-43页 |
| 4.2 精度评定及残差修正 | 第43-46页 |
| 4.2.1 评定内符合精度 | 第43-45页 |
| 4.2.2 残差修正 | 第45-46页 |
| 4.3 数据融合 | 第46-48页 |
| 4.4 动态噪声方差修正 | 第48-50页 |
| 4.4.1 基于方差分量估计的自适应Kalman滤波 | 第48-49页 |
| 4.4.2 方差补偿自适应滤波 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 模型对比和验证分析 | 第51-57页 |
| 5.1 三种建模方法 | 第51-54页 |
| 5.1.1 最小二乘法（LS）的数控机床热误差建模 | 第51-52页 |
| 5.1.2 最小二乘法支持向量机（LS-SVM）的数控机床热误差建模 | 第52-53页 |
| 5.1.3 Kalman Filter-GM的数控机床热误差建模 | 第53-54页 |
| 5.2 三种建模方法比较 | 第54-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第70页 |
