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基于优化的BP神经网络的机床主轴热误差建模方法研究
1
作者
周梦洁
尹玲
+3 位作者
张丽娟
张斐
宋加雷
叶正伟
《机床与液压》
北大核心
2024年第23期136-142,共7页
针对传统单一温度测点在监测数控机床主轴温度变化方面的局限性,以及基于反向传播神经网络(BP)的热误差模型在精度、收敛性及鲁棒性上存在的不足,提出一种基于多温度传感器的自适应粒子群优化反向传播神经网络(IAPSO-BP)模型,旨在提高...
针对传统单一温度测点在监测数控机床主轴温度变化方面的局限性,以及基于反向传播神经网络(BP)的热误差模型在精度、收敛性及鲁棒性上存在的不足,提出一种基于多温度传感器的自适应粒子群优化反向传播神经网络(IAPSO-BP)模型,旨在提高主轴热误差的辨识精度。引入多个温度传感器,以全面监测主轴的温度信息。自适应粒子群算法的应用减少了人工参数调整的需求,并提高了模型的泛化能力。以特定型号的机床为例,通过实切加工实验建立主轴热误差模型,并对其有效性及鲁棒性进行验证。结果表明:与传统BP神经网络预测模型相比,所提IAPSO-BP模型的均方误差降低67.45%,最大绝对残差减少69.62%,拟合优度提升4.29%,证明了模型的优越性。
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关键词
机床主轴
粒子群算法
BP神经网络
热误差模型
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职称材料
题名
基于优化的BP神经网络的机床主轴热误差建模方法研究
1
作者
周梦洁
尹玲
张丽娟
张斐
宋加雷
叶正伟
机构
东莞
理工学院
机械工程
学院
东莞
理工学院
东莞理工学院法国国立工艺学院联合学院
东莞
理工学院
科技创新研究院
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第23期136-142,共7页
基金
广东省城市生命线工程智慧防灾与应急技术重点实验室(2022B1212010016)
东莞市科技特派员项目(20231800500082,20231800500632)。
文摘
针对传统单一温度测点在监测数控机床主轴温度变化方面的局限性,以及基于反向传播神经网络(BP)的热误差模型在精度、收敛性及鲁棒性上存在的不足,提出一种基于多温度传感器的自适应粒子群优化反向传播神经网络(IAPSO-BP)模型,旨在提高主轴热误差的辨识精度。引入多个温度传感器,以全面监测主轴的温度信息。自适应粒子群算法的应用减少了人工参数调整的需求,并提高了模型的泛化能力。以特定型号的机床为例,通过实切加工实验建立主轴热误差模型,并对其有效性及鲁棒性进行验证。结果表明:与传统BP神经网络预测模型相比,所提IAPSO-BP模型的均方误差降低67.45%,最大绝对残差减少69.62%,拟合优度提升4.29%,证明了模型的优越性。
关键词
机床主轴
粒子群算法
BP神经网络
热误差模型
Keywords
machine tool spindle
particle swarm optimization algorithm
BP neural network
thermal error model
分类号
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化的BP神经网络的机床主轴热误差建模方法研究
周梦洁
尹玲
张丽娟
张斐
宋加雷
叶正伟
《机床与液压》
北大核心
2024
0
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