【摘 要】
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廓形误差是凸轮最重要的精度指标,由于磨削过程复杂,廓形误差通常通过离线抽检获得,难以实现在线补偿控制.提出了一种基于BP神经网络与镜面补偿凸轮磨削力-伺服滞后信息融合
【机 构】
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机械科学研究总院,北京信息科技大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然基金项目（51375056）,北京市自然科学基金项目（3142009）,北京市自然基金重点项目（KZ201211232039）,北京市高等学校人才强教项目（PHR201106132）
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廓形误差是凸轮最重要的精度指标,由于磨削过程复杂,廓形误差通常通过离线抽检获得,难以实现在线补偿控制.提出了一种基于BP神经网络与镜面补偿凸轮磨削力-伺服滞后信息融合廓形误差预测、补偿方法.通过对凸轮磨削过程中影响廓形误差的主要因素分析,将X轴跟随误差、C轴跟随误差、磨削力三项传感器信息作为输入特征,凸轮廓形误差作为输出特征,利用BP神经网络的逼近性能和全局最优特性,建立了凸轮廓形误差预测模型,并提出了凸轮廓形误差镜面补偿方法.进行了预测模型训练与补偿验证,结果表明,该方法能够有效预测凸轮廓形误差,并提高
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