【摘 要】
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由于当前已有方法未能考虑大型数控铣床转动轴误差测试点的分布问题,导致误差信息获取准确率下降,耗时增加.为了有效解决上述问题,提出一种大型数控铣床转动轴联动误差信息获取方法.将大型数控铣床运动部件的误差元素划分两类,分别对直线运动部件和旋转运动部件的两类误差进行数学建模.同时研究大型数控铣床转动轴误差测试点的分布方案,使用基于随机概率的SOM神经网络分类算法对各个测试点进行优化.以此为基础,组建大型数控铣床转动轴联动误差信息获取模型,有效实现大型数控铣床转动轴联动误差信息获取.仿真实验结果表明,所提方法能够
【机 构】
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新乡学院机电工程学院,河南 新乡 453003;河南工业大学电气工程学院,河南 郑州 450007
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由于当前已有方法未能考虑大型数控铣床转动轴误差测试点的分布问题,导致误差信息获取准确率下降,耗时增加.为了有效解决上述问题,提出一种大型数控铣床转动轴联动误差信息获取方法.将大型数控铣床运动部件的误差元素划分两类,分别对直线运动部件和旋转运动部件的两类误差进行数学建模.同时研究大型数控铣床转动轴误差测试点的分布方案,使用基于随机概率的SOM神经网络分类算法对各个测试点进行优化.以此为基础,组建大型数控铣床转动轴联动误差信息获取模型,有效实现大型数控铣床转动轴联动误差信息获取.仿真实验结果表明,所提方法能够有效提升误差信息获取准确率,减少误差信息获取耗时.
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