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基于PSO聚类和ELM神经网络机床主轴热误差建模
被引量：
9
1
作者
王续林
顾群英
+1 位作者
杨昌祥
杨建国
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2015年第7期69-73,共5页
为使得数控机床热误差实时补偿更有效,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的温度测点优选方法和基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络的机床热误差补偿模型。利用PSO优化K均值聚类方法,实现了...
为使得数控机床热误差实时补偿更有效,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的温度测点优选方法和基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络的机床热误差补偿模型。利用PSO优化K均值聚类方法,实现了机床上温度测点的优化筛选。利用ELM人工神经网络建立机床热误差补偿模型,通过合理选取隐层神经元数,从而实现更精确、更有效地对数控机床热误差进行实时补偿控制。通过与传统BP(Back Propagation)、RBF(Radial Basis Function)神经网络进行对比分析,该补偿模型具有计算简便、预测精度高、结构简单等优点,可有效应用于数控机床热误差实时补偿模型。
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关键词
数控机床
PSO聚类分析
ELM神经网络
热误差建模
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职称材料
题名
基于PSO聚类和ELM神经网络机床主轴热误差建模
被引量：
9
1
作者
王续林
顾群英
杨昌祥
杨建国
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2015年第7期69-73,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51275305)
2013年度上海市引进技术的吸收与创新技术项目(13XI-07)
+1 种基金
辽宁省科技创新重大专项(201301001)
国家科技重大专项课题(2011ZX04015-31)
文摘
为使得数控机床热误差实时补偿更有效,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的温度测点优选方法和基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络的机床热误差补偿模型。利用PSO优化K均值聚类方法,实现了机床上温度测点的优化筛选。利用ELM人工神经网络建立机床热误差补偿模型,通过合理选取隐层神经元数,从而实现更精确、更有效地对数控机床热误差进行实时补偿控制。通过与传统BP(Back Propagation)、RBF(Radial Basis Function)神经网络进行对比分析,该补偿模型具有计算简便、预测精度高、结构简单等优点,可有效应用于数控机床热误差实时补偿模型。
关键词
数控机床
PSO聚类分析
ELM神经网络
热误差建模
Keywords
NC machine tool
PSO-Kmeans clustering
ELM neural network
thermal error modeling
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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出处
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被引量
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1
基于PSO聚类和ELM神经网络机床主轴热误差建模
王续林
顾群英
杨昌祥
杨建国
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2015
9
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