針對傳統(tǒng)熱誤差預(yù)測中忽略了機床歷史累積溫度狀態(tài)與機床熱誤差之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提出一種基于長短期記憶（LSTM）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控機床熱誤差預(yù)測方法。LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效利用機床當(dāng)前時刻和歷史時刻的溫升數(shù)據(jù)來表征更加符合機床熱變形機制的熱誤差。以一臺精密臥式加工中心為例,首先進行熱誤差實驗,然后利用模糊c均值（FCM）聚類算法從20個溫度點中篩選出4個關(guān)鍵溫度點,再以其溫升數(shù)據(jù)為輸入熱誤差數(shù)據(jù)為輸出建立LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)熱誤差預(yù)測模型。最后,在不同工況下與傳統(tǒng)熱誤差預(yù)測模型進行預(yù)測性能對比分析,結(jié)果表明所提熱誤差預(yù)測方法預(yù)測精度最高提高約52%,具有更加優(yōu)越的預(yù)測精度和泛化性能。 

【文章來源】：儀器儀表學(xué)報. 2020,41(09)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

為了驗證了所提基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)熱誤差預(yù)測方法的有效性和優(yōu)越性,選用某型精密臥式加工中心進行熱態(tài)特性實驗并用于實際熱誤差預(yù)測驗證。實驗過程中需同時測量其運行過程中的溫升數(shù)據(jù)和熱誤差數(shù)據(jù)。使用3個高精度電容式位移傳感器測量主軸軸向熱伸長和徑向熱漂移,以準確獲取主軸熱誤差數(shù)據(jù),如圖2所示。采用20通道的Fluke2 638 A溫度采集器和20個分辨率為0.1℃的PT100溫度傳感器獲取機床各部位的溫度數(shù)據(jù),這些溫度傳感器主要分布在加工中心的主軸、主軸箱、立柱、床身、工作臺等位置,具體如表1和圖3所示。表1 溫度傳感器測量位置Table 1 Temperature sensor measurement locations 溫度測點位置 傳感器編號 主軸 T1～T10 主軸箱 T11、T12、T13 立柱 T14、T15、T16 床身 T17、T18 工作臺 T19 環(huán)境溫度 T20

表1 溫度傳感器測量位置Table 1 Temperature sensor measurement locations 溫度測點位置 傳感器編號 主軸 T1～T10 主軸箱 T11、T12、T13 立柱 T14、T15、T16 床身 T17、T18 工作臺 T19 環(huán)境溫度 T20為了最大程度模擬機床在實際加工中的主軸速度變化情況,一共進行了3組熱誤差實驗,實驗過程中每間隔1 min記錄一次溫度和熱誤差數(shù)據(jù)。第一組實驗:機床從冷態(tài)開始按如圖4所示的主軸速度譜連續(xù)空載運行6 h,記作S0=速度譜。第二組實驗:機床從冷態(tài)開始以主軸轉(zhuǎn)速2 000 rpm連續(xù)空載運行6 h,記作S1=2 000 r/min。第三組實驗:機床從冷態(tài)開始以主軸轉(zhuǎn)速4 000 rpm連續(xù)空載運行6 h,記作S2=4 000 r/min。

【參考文獻】：
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