基于概率神经网络的蜗杆砂轮磨齿机径向热误差建模

发布时间：2018-06-16 05:04

  本文选题：蜗杆砂轮磨齿机 + 概率神经网络　； 参考：《计算机集成制造系统》2017年03期

【摘要】：径向热误差直接影响蜗杆砂轮所磨削的齿轮M值,是热误差中的关键因素。为此提出了一种基于概率神经网络的热误差补偿方法。利用模糊C均值聚类选取温度变量,采用概率神经网络建立了齿轮M值与温度关系的补偿模型,在数控蜗杆砂轮磨齿机上进行了补偿实验验证。结果显示,补偿后齿轮M值误差从0.06mm降到0.01mm以内,表明该模型用于热误差补偿具有较高的精度。通过与其他模型进行比较,验证了该模型的稳定性和可行性。
[Abstract]:The radial thermal error directly affects the gear M value of worm grinding wheel and is the key factor in the thermal error. A method of thermal error compensation based on probabilistic neural network is proposed. Using fuzzy C-means clustering to select temperature variables, the compensation model of the relationship between gear M value and temperature is established by using probabilistic neural network, and the compensation experiment is carried out on the CNC worm grinding gear grinding machine. The results show that the error of M value of gear decreases from 0.06mm to 0.01mm after compensation, which indicates that the model has high accuracy in thermal error compensation. The stability and feasibility of the model are verified by comparison with other models.
【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2014BAF08B02) 国家自然科学基金资助项目(51375512)~~
【分类号】：TG616

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本文编号：2025443