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基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模

基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模

Modeling for CNC Machine Tool Thermal Error Based on Genetic Algorithm Optimization Wavelet Neural Networks

Modeling for CNC Machine Tool Thermal Error Based on Genetic Algorithm Optimization Wavelet Neural Networks

doi:
10.3901/JME.2019.21.215
摘要:
数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键因素,为最大限度提高数控机床热误差补偿的精度和效率,结合遗传算法自适应全局优化搜索能力和小波神经网络良好的时频局部特性的优点,提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的机床热误差补偿模型.以某型号五轴摆动卧式加工中心为试验对象,以机床温度变量和热误差为数据输入样本,建立小波神经网络模型热误差预测模型,然后用遗传算法优化小波神经网络权值、阈值,最终建立热误差预测模型.通过与传统人工神经网络和普通小波神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有精度高、抗扰动能力和鲁棒性强等优点,有望在实际加工场合的数控机床的热误差预测和补偿研究中得到更大的推广应用.
作者 李彬 张云 王立平 李学崑
Author: LI Bin ZHANG Yun WANG Liping LI Xuekun
作者单位 清华大学精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室 北京 100084
期 刊: 机械工程学报 ISTIC EI SCI PKU CSSCI
Journal: Journal of Mechanical Engineering
年,卷(期) 2019, 55(21)
分类号 TG502
关键词: 热误差 知识脉络 误差补偿 知识脉络 数控机床 知识脉络 小波神经网络 知识脉络 遗传算法优化 知识脉络
机标分类号
基金项目 国家重大科技专项资助项目
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