本文選題：數(shù)控機(jī)床　切入點(diǎn)：運(yùn)動(dòng)精度　出處：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2015年10期

【摘要】：針對(duì)難以通過(guò)數(shù)學(xué)建模方法分析數(shù)控機(jī)床運(yùn)動(dòng)精度演化規(guī)律的問(wèn)題,提出了基于混沌相空間重構(gòu)理論的數(shù)控機(jī)床運(yùn)動(dòng)精度非線性演化預(yù)測(cè)方法。采用平均互信息法計(jì)算延遲時(shí)間,以虛假最近鄰點(diǎn)法計(jì)算最小嵌入維數(shù),對(duì)數(shù)控機(jī)床運(yùn)動(dòng)精度的一維時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu),獲得與原系統(tǒng)拓?fù)渫瑯?gòu)的狀態(tài)空間�；诨煦缦到y(tǒng)內(nèi)在的規(guī)律性和有序性,用相點(diǎn)軌跡描述運(yùn)動(dòng)精度在相空間中的演化規(guī)律,以相點(diǎn)的多維分量構(gòu)成輸入向量,以運(yùn)動(dòng)精度預(yù)測(cè)值為輸出向量,構(gòu)造了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)模型。引入了量子粒子群方法對(duì)預(yù)測(cè)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到RBF預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的中心點(diǎn)、寬度及連接權(quán)值的全局最優(yōu)值,采用優(yōu)化后的模型對(duì)數(shù)控機(jī)床運(yùn)動(dòng)精度演化趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于混沌相空間重構(gòu)的預(yù)測(cè)模型,可以很好地追蹤數(shù)控機(jī)床運(yùn)動(dòng)精度的演變趨勢(shì)和規(guī)律,有較高的預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to analyze the evolution law of motion precision of NC machine tool by mathematical modeling method, A nonlinear evolution prediction method for motion accuracy of NC machine tools based on chaotic phase space reconstruction theory is proposed. The delay time is calculated by the mean mutual information method and the minimum embedding dimension is calculated by the false nearest neighbor method. The phase space reconstruction of one dimensional time series of motion accuracy of NC machine tools is carried out, and the state space isomorphic to the topology of the original system is obtained. Based on the inherent regularity and order of chaotic system, The evolution law of motion precision in phase space is described by phase point trajectory. The input vector is composed of multi-dimensional component of phase point, and the prediction value of motion accuracy is taken as output vector. The nonlinear prediction model based on RBF neural network is constructed. Quantum particle swarm optimization (QPSO) is introduced to optimize the parameters of the prediction model, and the global optimal values of the center point, width and connection weight of the RBF prediction network are obtained. An optimized model is used to predict the evolution trend of numerical control machine tool motion accuracy. The experimental results show that the prediction model based on chaotic phase space reconstruction can track the evolution trend and law of numerical control machine tool motion accuracy well. It has high prediction accuracy.
【作者單位】： 四川大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院;重慶理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305476) “十二五”國(guó)家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2013ZX04005-012)
【分類號(hào)】：TG659

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1690961