【摘 要】
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热误差是影响数控机床加工精度的主因,为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差建模预测方法。针对BP易陷入局部最优、收敛
【机 构】
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包头职业技术学院,内蒙古科技大学机械工程学院,浙江大学控制科学与工程学系
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热误差是影响数控机床加工精度的主因,为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差建模预测方法。针对BP易陷入局部最优、收敛速度慢,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子的速度与位置更新策略,在此基础上优化BP神经网络的阈值和权值,并建立数控机床热误差预测模型;借助于MATLAB完成仿真实验,结果表明,与标准的BP神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强。
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