【摘 要】
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针对进给轴热误差建模中忽略电控数据和时间序列影响的问题,提出一种考虑温度变化与电控数据的长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)神经网络热误差预测模型.以三轴立式加工中心为试验对象,首先对进给轴进行热变形分析,再以温度变化、电控数据为输入样本,建立了LSTM神经网络热误差预测模型,随后通过与仅考虑温度变化的LSTM神经网络,以及同时考虑温度变化与电控数据的BP神经网络进行对比分析,试验论证表明,对数控机床进给轴进行热误差建模时,在考虑温度变化的基础上,进一步考虑电控数据可以提高
【机 构】
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华中科技大学国家数控系统工程技术研究中心,武汉430000
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针对进给轴热误差建模中忽略电控数据和时间序列影响的问题,提出一种考虑温度变化与电控数据的长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)神经网络热误差预测模型.以三轴立式加工中心为试验对象,首先对进给轴进行热变形分析,再以温度变化、电控数据为输入样本,建立了LSTM神经网络热误差预测模型,随后通过与仅考虑温度变化的LSTM神经网络,以及同时考虑温度变化与电控数据的BP神经网络进行对比分析,试验论证表明,对数控机床进给轴进行热误差建模时,在考虑温度变化的基础上,进一步考虑电控数据可以提高模型的预测精度和鲁棒性,且在同样输入条件下,LSTM神经网络热误差预测模型相较于BP神经网络有更好的预测精度和鲁棒性.
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