德國力士樂直線導軌R165122220 FNS 法蘭型 上海先韻自動化科技有限公司

rexroth滾珠滑塊--R165121320;R165121420;R165129320;R165122220

BSHP 滾珠滑塊 FNS，標準，鋼質，不帶珠鏈

應用范圍：適用于較高剛度要求的場合

極好的動態特性

顯著降低了摩擦振動和低摩擦級，尤其在外部載荷條件下

蕞大度

榮獲Z利的入口區將運行度提高了六倍

博世力士樂

式中,ΔTi為BSHP 滾珠滑塊 FNS傳感器Ti的BSHP 滾珠滑塊 FNS值增量;yi為Ki批次數據的模型熱誤差預測值。

根據上述建立的K1~K7批次數據的MLR模型,對K1~K7批次數據進行擬合及預測精度分析,如表4所示。其中,擬合精度是指根據歷史數據所建立的模型,對建模的歷史數據的偏離程度的評價。預測精度是指根據歷史數據所建立的模型,對未參與建模的歷史數據的偏離程度的評價[12-13]。表4中,Mi(i=1,2,…,7)為根據Ki批次數據建立的MLR模型;黑體數字為模型擬合標準差,非黑體數字為模型預測標準差。

由表4可知,MLR模型的擬合標準差分布范圍為0.67~2.17μm,預測標準差的分布范圍為2.54~36.61μm。由于建模時使用的是各批次數據自身的敏感點變量,故模型的擬合精度非常篙;而模型的預測精度時篙時低,預測穩健性不強,則是由于預測數據的BSHP 滾珠滑塊 FNS敏感點發生了變動,導致模型自變量多重共線性發生變化,對模型的預測穩健性產生了嚴重影響。因此需要采用一種數學算法來控制敏感點變動性造成的模型預測精度損失。