【摘 要】
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为了提升机床主轴可靠性预测精度，提出了基于优化级联前向神经网络进行数控机床主轴可靠性预测的改进算法。将小批量梯度下降算法与级联前向神经网络预测方法相结合进行神经网络优化，增加了预测的准确度。对收集的主轴可靠性相关数据进行初步分析，选取前n个可靠度数据以及第n+1个可靠度数据对应的故障时间点t作为神经网络的输入变量，第n+1个可靠度数据作为输出变量，完成可靠性预测模型的训练以及测试数据的误差对比分析
【基金项目】
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辽宁省教育厅系列项目（项目编号:JYT2020103）；
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为了提升机床主轴可靠性预测精度，提出了基于优化级联前向神经网络进行数控机床主轴可靠性预测的改进算法。将小批量梯度下降算法与级联前向神经网络预测方法相结合进行神经网络优化，增加了预测的准确度。对收集的主轴可靠性相关数据进行初步分析，选取前n个可靠度数据以及第n+1个可靠度数据对应的故障时间点t作为神经网络的输入变量，第n+1个可靠度数据作为输出变量，完成可靠性预测模型的训练以及测试数据的误差对比分析。实例仿真分析结果表明:应用该方法得到的可靠度预测值最大相对误差的绝对值为2.41%，小于3%，该预测方法精度较高。与BP神经网络等其他预测方法得到的预测结果最大相对误差大于3%，甚至超过10%相比，可以实现数控机床主轴更加精确的预测，为研究数控机床可靠性提供理论依据。
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