重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (9): 107-115.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.09.012

• “机械基础工程”专栏 • 上一篇    

基于整体调整策略神经网络的热误差建模算法

刘　辉１，苗恩铭２，冯　定３，李建刚４，马洪芳１，张志豪１   

  1. １．西安邮电大学自动化学院，西安　７１０１２１；２．重庆理工大学，重庆　４０００５４；３．长江大学，湖北荆州　４３４０２３；４．哈尔滨工业大学（深圳），广东深圳　５１８０５５
  • 收稿日期:2020-06-10 发布日期:2020-10-18
  • 作者简介:刘辉，男，博士，讲师，主要从事数控机床热误差研究，Ｅｍａｉｌ：ｌｉｕｈｕｉ＠ｘｕｐｔ．ｅｄｕ．ｃｎ；通讯作者苗恩铭，男，博士，教授，主要从事精度理论及应用技术研究，Ｅｍａｉｌ：ｍｉａｏｅｍ＠１６３．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    国家重点研发计划项目(2019YFB1703700);重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2019jscxmbdxX0016;cstc2019jscxmbdxX0045)

  • Received:2020-06-10 Published:2020-10-18

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摘要： 针对神经网络算法在机床热误差建模中的优化策略进行研究，以提升模型的预测精度。经分析，热误差建模应用中的特殊性使得神经网络ＢＰ算法中对新数据的独立参数调整能力无法发挥作用，因此在舍弃独立调整能力后，针对热误差建模提出了基于整体调整策略的神经网络建模算法。提出的算法以整体数据的误差平方和达到极小作为目标，能够提升模型的预测精度。经过实际热误差测量数据的验证，相对于传统的神经网络ＢＰ算法，整体调整策略神经网络建模算法能够将热误差预测精度提升５０％。

关键词: 数控机床；热误差；预测精度；神经网络

中图分类号: 

  • TH161+.4