【摘要】：針對基于多輸入多輸出(MIMO)反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱誤差建模方法過度依賴于訓(xùn)練樣本、通用性與收斂性較差的問題,利用灰色聚類分組與相關(guān)分析法對溫度變量進(jìn)行分組并提取熱敏感點(diǎn),利用遺傳算法(GA)將預(yù)測輸出與期望輸出的誤差絕對值和的倒數(shù)作為判斷隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的準(zhǔn)則,對MIMO-BP網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)定輸出層殘差誤差限,實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)閾值與權(quán)值的有效優(yōu)化。建立了基于MIMOM-BP與GA-BP的主軸軸向熱伸長與徑向熱傾角的熱誤差模型。以精密坐標(biāo)鏜床主軸為研究對象,采用五點(diǎn)法對熱誤差進(jìn)行測量,驗證了測量及建模方法的有效性,表明GA-BP模型可實現(xiàn)不同工況下主軸空間位姿狀態(tài)的高精度預(yù)測,更適合作為熱誤差補(bǔ)償模型。
[Abstract]:The thermal error modeling method based on multi-input and multi-output (MIMO) back-propagation (BP) neural network is too dependent on the training samples, so the generality and convergence are poor. The temperature variables are grouped by grey clustering grouping and correlation analysis, and the heat sensitive points are extracted. The reciprocal of the absolute sum of error between the predicted output and the expected output is used as the criterion to judge the number of nodes in the hidden layer by genetic algorithm (GA). The topology structure of MIMO-BP network is optimized and the residual error limit of output layer is set to realize the effective optimization of network threshold and weights. The thermal error model of axial thermal elongation and radial thermal inclination of spindle based on MIMOM-BP and GA-BP is established. Taking the spindle of the precision coordinate boring machine as the research object, the thermal error is measured by the five-point method, which verifies the validity of the measurement and modeling method, and shows that the GA-BP model can realize the high-precision prediction of the spatial position and pose state of the spindle under different working conditions. It is more suitable as a thermal error compensation model.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國家重點(diǎn)實驗室;
【分類號】：TG532;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2197285