数控机床热误差灰色神经网络补偿应用研究.pdf

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1、机械设计与制造第7期236MachineryDesign&Manufacture2014年7月数控机床热误差灰色神经网络补偿应用研究汪样兴，王树林，张云峰，张建红，。(1．江苏大学机械工程学院，江苏镇江212013；2．江苏齐航数控机床有限责任公司，江苏镇江212009；3．江苏希西维轴承有限公司，江苏镇江212009)摘要：针对数控机床热误差建模补偿的问题，提出了灰色神经网络建模补偿的新方法。首先利用机床的温度值建立了机床热误差的灰色系统预测模型，再由灰色模型预测值得到的残差建立神经网络预测模型。结合

2、灰色系统和神经网络的优点，建立了一种新的灰色系统和BP神经网络组合热误差预测模型。最后以实测数据建模说明了灰色神经网络模型预测效果明显优于各单项模型，方法优异的预测性能对于具有复杂成分的动态数据序列的机床热误差建模也适用。关键词：数控机床：热误差；灰色神经网络；建模中图分类号：TH16；TH161文献标识码：A文章编号：1001—3997(2014)07—0236—04ApplicationResearchandGreyNeuralNetworkCompensationtoThermalErrorMod

3、elingOfNCMachineToolsWANGYang—xing，WANGShu-lin’，ZHANGYun-feng，ZHANGJian—hong'(1．SchoolofMechanicalEngineering，JiangsuUniversity，JiangsuZhenjiang212013，China；2JiangsuQihangCNCMachineToolCo．，Ltd．，JiangsuZhenjiang212009，China；3JiangsuCCVIBearingIndustriesCo

4、．，Ltd．，JiangsuZhenjiang212009，China)Abstract：Anewmethodofgrayneu，networkforthermalerrorcompensationmodelingisputforward．BasedontemperatureofNCmachinetools，thegreysystemmodelusedinthermaleTrOTforecastingisproposed，andbuildsneuralnetworkforecastingmodelbyu

5、seofdataseriesfromgreysystempredictedvaluedecreaseoriginalvalue．Synthesizingtheadvantagesofgreysystemtheoryandneuralnetwork，anewpredictionmodelnamedGNNcombinedforecastingmodelisappliedtOpredictthetrendofthermalerrorsinmachinetools．Finally．efficiencyofGNN

6、forecastingmodelisdemonstratedby删exampleandshoweshigherpredictionaccuracythanthesinglemodelWithexcellencepeOeormanceonprediction，thismethodisofsignificanceforsettingupthermalerrormodelingandbeingsuitableformodelingofdynamicdatasequencewithcomplicatedcomp

7、onents．KeyWords：NCMachineTools；ThermalError；GNN；Modeling1引言院提出了把前馈神经网络与混合滤波器相结合的方法来建立机床热误差补偿模型，提高了模型的预测精度，缩短了建模时间。在机械制造、仪器仪表等行业，由温度引起的热变形是影响鉴于机床热变形预测的种种困难及机床热变形本身所具有的机器、仪器设备精度的重要因素，热变形引起的误差通常可占总随机波动性牦，建立了热误差灰色GM(1，k)预测模型。由于神经误差的1，3，而在精密加工中，热变形引起的误差在加工总误差

8、中网络良好的非线性动态特陛及自学习性能等，在热误差补偿中得到所占比例可达(40～70)％，是热点技术问题。对热误差进行数学了广泛的应用。在由灰色系统模型得到的残差序列的基础上又建建模和补偿是减少热误差对加工精度影响最经济有效的办法，国立了神经网络模型。这两种模型各有所长，能够充分利用模型所提内外学者对此做了广泛深入的研究，取得了一系列的进展。比如供的信息，得到更好的预测效果。最后，就机床热误差具有的时变Michigan大学的HongYang