基于BP神经网络的机床热误差建模与分析
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique（2019）
摘要
针对机床进给系统热误差,提出了一种复合预测方法.首先使用神经网络对丝杠热变形量进行建模,然后以多项式拟合法来求得平台轴向热误差y与丝杠实际热变形量x之间的关系,建立平台轴向热误差预测模型,称作"两步法".两步法与BP神经网络直接预测平台轴向热误差的方法(直接法)分别对实验进行预测,将两方法预测结果与实测平台轴向热误差对比.结果表明,实验过程中行程发生变化时,直接法预测得到的热误差残差在-5.4～6.6μm间波动,两步法预测得到的热误差残差在-3.1～2.2μm内波动,两步法预测精度比直接法高了约126％,有较强的工程应用价值.
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