基于图形识别的数控机床误差溯因方法

发布时间：2018-10-30 08:01

【摘要】：针对数控机床误差溯因方法复杂且适应性差的问题,提出了基于数控系统圆检测图形的特征角点分布规律,并与神经网络相结合实现对机床运动误差的快速溯因方法。首先,提取所生成圆图形的特征角点,构造反向间隙、周期误差等特征矩阵;然后结合神经网络将低维特征矩阵映射至高维特征空间,实现对数控机床误差的快速溯因。实验表明,该方法简单有效,误差识别准确率较高,且具有较强的通用性。
[Abstract]:Aiming at the problem that the error tracing method of NC machine tool is complex and the adaptability is poor, the characteristic corner distribution law based on circle detection graph of NC system is put forward, and the fast tracing method of machine tool motion error is realized by combining with neural network. Firstly, the feature corner of the generated circular graph is extracted, and the characteristic matrices such as reverse gap and periodic error are constructed, and then the low-dimensional feature matrix is mapped to the high-dimensional feature space based on neural network to realize the fast traceability of the error of NC machine tools. The experimental results show that the method is simple and effective, the accuracy of error recognition is high, and it has strong generality.
【作者单位】： 重庆理工大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305476)
【分类号】：TG659

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2299421