基于遗传算法及BP网络的主轴热误差建模

发布时间：2018-08-22 13:47

【摘要】：针对基于多输入多输出(MIMO)反向传播(BP)神经网络的热误差建模方法过度依赖于训练样本、通用性与收敛性较差的问题,利用灰色聚类分组与相关分析法对温度变量进行分组并提取热敏感点,利用遗传算法(GA)将预测输出与期望输出的误差绝对值和的倒数作为判断隐含层节点数的准则,对MIMO-BP网络的拓扑结构进行优化,设定输出层残差误差限,实现了网络阈值与权值的有效优化。建立了基于MIMOM-BP与GA-BP的主轴轴向热伸长与径向热倾角的热误差模型。以精密坐标镗床主轴为研究对象,采用五点法对热误差进行测量,验证了测量及建模方法的有效性,表明GA-BP模型可实现不同工况下主轴空间位姿状态的高精度预测,更适合作为热误差补偿模型。
[Abstract]:The thermal error modeling method based on multi-input and multi-output (MIMO) back-propagation (BP) neural network is too dependent on the training samples, so the generality and convergence are poor. The temperature variables are grouped by grey clustering grouping and correlation analysis, and the heat sensitive points are extracted. The reciprocal of the absolute sum of error between the predicted output and the expected output is used as the criterion to judge the number of nodes in the hidden layer by genetic algorithm (GA). The topology structure of MIMO-BP network is optimized and the residual error limit of output layer is set to realize the effective optimization of network threshold and weights. The thermal error model of axial thermal elongation and radial thermal inclination of spindle based on MIMOM-BP and GA-BP is established. Taking the spindle of the precision coordinate boring machine as the research object, the thermal error is measured by the five-point method, which verifies the validity of the measurement and modeling method, and shows that the GA-BP model can realize the high-precision prediction of the spatial position and pose state of the spindle under different working conditions. It is more suitable as a thermal error compensation model.
【作者单位】： 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【分类号】：TG532;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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