【摘要】：針對數控機床誤差溯因方法復雜且適應性差的問題,提出了基于數控系統圓檢測圖形的特征角點分布規(guī)律,并與神經網絡相結合實現對機床運動誤差的快速溯因方法。首先,提取所生成圓圖形的特征角點,構造反向間隙、周期誤差等特征矩陣;然后結合神經網絡將低維特征矩陣映射至高維特征空間,實現對數控機床誤差的快速溯因。實驗表明,該方法簡單有效,誤差識別準確率較高,且具有較強的通用性。
[Abstract]:Aiming at the problem that the error tracing method of NC machine tool is complex and the adaptability is poor, the characteristic corner distribution law based on circle detection graph of NC system is put forward, and the fast tracing method of machine tool motion error is realized by combining with neural network. Firstly, the feature corner of the generated circular graph is extracted, and the characteristic matrices such as reverse gap and periodic error are constructed, and then the low-dimensional feature matrix is mapped to the high-dimensional feature space based on neural network to realize the fast traceability of the error of NC machine tools. The experimental results show that the method is simple and effective, the accuracy of error recognition is high, and it has strong generality.
【作者單位】： 重慶理工大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51305476)
【分類號】：TG659

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2299421