| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 在线检测技术的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 在线检测系统误差分析与补偿研究概况 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第18-20页 |
| 第二章 在线检测系统的基本误差分析与补偿 | 第20-30页 |
| 2.1 在线检测系统的误差来源分析 | 第20-21页 |
| 2.2 三轴数控机床的几何误差补偿 | 第21-25页 |
| 2.2.1 三轴数控机床的几何误差的描述 | 第21-23页 |
| 2.2.2 三轴数控机床的几何误差的测量 | 第23-24页 |
| 2.2.3 三轴数控机床的几何误差的补偿方法 | 第24-25页 |
| 2.3 接触式测头预行程误差补偿 | 第25-28页 |
| 2.3.1 接触式测头的工作原理 | 第25-26页 |
| 2.3.2 接触式测头预行程误差的产生 | 第26页 |
| 2.3.3 预行程误差的获取与补偿 | 第26-28页 |
| 2.4 接触式测头的半径误差补偿分析 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 在线检测系统误差预测建模研究 | 第30-43页 |
| 3.1 基于灰色系统理论的GM(1,1)模型的误差预测 | 第30-35页 |
| 3.1.1 灰色系统理论以及GM(1,1)模型 | 第30-31页 |
| 3.1.2 GM(1,1)模型建模机理 | 第31-33页 |
| 3.1.3 基于GM(1,1)模型的在线检测系统误差预测实例 | 第33-35页 |
| 3.1.4 GM(1,1)模型的不足 | 第35页 |
| 3.2 基于时间序列分析的在线检测系统误差预测 | 第35-42页 |
| 3.2.1 时间序列分析以及ARIMA模型 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于Eviews的在线检测系统误差时间序列分析实例 | 第36-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于偏最小二乘回归的在线检测系统误差补偿研究 | 第43-58页 |
| 4.1 偏最小二乘回归概述 | 第43-44页 |
| 4.2 偏最小二乘回归建模原理 | 第44-46页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第44页 |
| 4.2.2 算法建模步骤 | 第44-46页 |
| 4.3 基于偏最小二乘回归的在线检测系统误差补偿实验 | 第46-48页 |
| 4.3.1 误差补偿策略 | 第46-47页 |
| 4.3.2 二次误差补偿原理 | 第47-48页 |
| 4.4 基于偏最小二乘回归的在线检测系统误差补偿实验 | 第48-57页 |
| 4.4.1 在线检测系统实验平台的搭建 | 第48-49页 |
| 4.4.2 检测实验的具体步骤 | 第49-53页 |
| 4.4.3 二次误差补偿的结果分析 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 在线检测误差不确定度评定与系统开发 | 第58-67页 |
| 5.1 测量不确定度定义和分类 | 第58页 |
| 5.2 基于Bootstrap方法的在线检测系统误差的不确定度评定 | 第58-59页 |
| 5.3 在线检测系统误差评定实验 | 第59-62页 |
| 5.4 在线检测系统的二次开发 | 第62-66页 |
| 5.4.1 不确定度分析模块 | 第62-63页 |
| 5.4.2 误差预测与补偿模块 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论和展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读学位期间的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
