基于PSO算法优化BP神经网络的数控机床热补偿.pdf

《基于PSO算法优化BP神经网络的数控机床热补偿.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2013年2月机床与液压Feb．2013第41卷第3期MACHINET0OL&HYDRAULICSVo1．41No．3DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．03．016基于PSO算法优化BP神经网络的数控机床热补偿任兵，任小洪，李国志(四川理工学院自动化与电子信息工程学院，四川自贡643000)摘要：热变形误差是影响数控机床加工精度的主要因素之一。为了减小机床热误差，提高加工精度，以GMCAOOOH／2五坐标横梁移动龙门加工中心为研究对象，运用粒子群优化算法优化BP神经网络，建立机床的温度变化

2、和热变形误差之间的补偿模型，并介绍了热变形误差的检测方法以及运用基于嵌入式的热补偿系统进行误差补偿的方法。优化后的BP神经网络模型的补偿效果优于普通BP神经网络，且具有很好的预测补偿能力和拟合性能。仿真实验结果表明，该方法具有可行性和有效性。关键词：PSO算法；数控机床；热误差补偿；BP神经网络中图分类号：TH161文献标识码：A文章编号：1001—3881(2013)3—059—3ThermalErrorCompensationforCNCMachineToolsBasedonPS0．BPNeuralNetworkREN

3、Bing，RENXiaohong，LIGuozhi(DepartmentofAutomationandElectricalEngineering，SichuanUniversityofScience&Engineering，ZigongSichuan643000，China)Abstract：Thermalerrorisoneofthemostpfima~factorsthatafectthemachiningprecisionofNCmachinetoo1．Inordertominishthethermalerroran

4、dtoimprovethemachiningprecision，takingGMC4000H／2fivecoordinatemovingbeammachiningcenterasstudyobject，compensationmodelbetweentemperaturechangeandthermalerrorwasestablishedusingPSO—BPneuralnetworks．Thedetectionapproachofthermalerroranderrorcompensationbasedonembedd

5、edsystemswereintroduced．PSO—BPneuralnetworksmodelwithabettercompensationcapabilityandfittingperformanceismoreexcellentincompensationpurposethanordinaryBPneuralnetwork．Thesimulationresultsshowthatthemethodisfeasibleandva1id．Keywords：PSOalgorithm；Machinetools；Therma

6、lerrorcompensation；BPneuralnetwork随着精密加工技术的广泛应用，对数控机床加工粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，精度的要求日益提高。大量研究表明，热误差是数控PSO)是计算智能领域的一种群体智能的优化算法，机床等精密加工机械的最大误差源，占总误差的该算法最早由KENNEDY和EBERHART在1995年提40％～70％左右⋯。要减小热误差，提高加工精度，出。PSO算法具有收敛速度快、易于实现、不需要热误差补偿是一种有效的措施。文献[2]中指出数目标函数的梯度

7、信息、没有许多参数需要调整等优控机床热误差补偿技术已经成为以误差补偿技术为代点。经PSO算法优化后的BP神经网络，充分利用神表的现代精密工程的重要技术支柱之一。目前采用的经网络的学习能力和PSO算法的优点，既能提高神热误差补偿方法除了经验公式法、实验法、回归法等经网络的学习能力，又能增强神经网络的泛化性能和外，文献[3]中介绍了一种基于BP神经网络的热预测能力。误差补偿方法，并分析了该方法的可行性。BP神经作者将粒子群优化算法与BP神经网络相结合，网络是一种多层前馈型神经网络，可以实现从输入到提出一种基于PSO算法优化BP

8、神经网络、建立热补输出的任意非线性映射，但由于BP神经网络热补偿偿模型的误差补偿方法，对数控加工中心的热误差进方法初始化网络权值的随机性，在实际应用中，难以行实时补偿。确定一组较好的初始权值，并且BP神经网络具有学1PSO优化BP神经网络习收敛速度慢、训练时间长、易陷于局部极小等问1．1PSO算法题。P