基于LSTM循环神经网络的数控机床热误差预测方法
发布时间：2021-08-23 09:21
针对传统热误差预测中忽略了机床历史累积温度状态与机床热误差之间的关联关系,提出一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的数控机床热误差预测方法。LSTM循环神经网络可以有效利用机床当前时刻和历史时刻的温升数据来表征更加符合机床热变形机制的热误差。以一台精密卧式加工中心为例,首先进行热误差实验,然后利用模糊c均值（FCM）聚类算法从20个温度点中筛选出4个关键温度点,再以其温升数据为输入热误差数据为输出建立LSTM循环神经网络热误差预测模型。最后,在不同工况下与传统热误差预测模型进行预测性能对比分析,结果表明所提热误差预测方法预测精度最高提高约52%,具有更加优越的预测精度和泛化性能。
【文章来源】：仪器仪表学报. 2020,41(09)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
LSTM循环神经网络模型结构
为了验证了所提基于LSTM循环神经网络热误差预测方法的有效性和优越性,选用某型精密卧式加工中心进行热态特性实验并用于实际热误差预测验证。实验过程中需同时测量其运行过程中的温升数据和热误差数据。使用3个高精度电容式位移传感器测量主轴轴向热伸长和径向热漂移,以准确获取主轴热误差数据,如图2所示。采用20通道的Fluke2 638 A温度采集器和20个分辨率为0.1℃的PT100温度传感器获取机床各部位的温度数据,这些温度传感器主要分布在加工中心的主轴、主轴箱、立柱、床身、工作台等位置,具体如表1和图3所示。表1 温度传感器测量位置Table 1 Temperature sensor measurement locations 温度测点位置 传感器编号 主轴 T1～T10 主轴箱 T11、T12、T13 立柱 T14、T15、T16 床身 T17、T18 工作台 T19 环境温度 T20
表1 温度传感器测量位置Table 1 Temperature sensor measurement locations 温度测点位置 传感器编号 主轴 T1～T10 主轴箱 T11、T12、T13 立柱 T14、T15、T16 床身 T17、T18 工作台 T19 环境温度 T20为了最大程度模拟机床在实际加工中的主轴速度变化情况,一共进行了3组热误差实验,实验过程中每间隔1 min记录一次温度和热误差数据。第一组实验:机床从冷态开始按如图4所示的主轴速度谱连续空载运行6 h,记作S0=速度谱。第二组实验:机床从冷态开始以主轴转速2 000 rpm连续空载运行6 h,记作S1=2 000 r/min。第三组实验:机床从冷态开始以主轴转速4 000 rpm连续空载运行6 h,记作S2=4 000 r/min。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于并联深度信念网络的数控机床热误差预测方法[J]. 杜柳青,余永维. 农业机械学报. 2020(08)
[2]基于环境温度模型库分段式加权的数控机床热误差建模[J]. 李兵,苏文超,魏翔,白金峰,蒋庄德. 农业机械学报. 2020(07)
[3]基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模[J]. 李彬,张云,王立平,李学崑. 机械工程学报. 2019(21)
[4]基于统一框架的数控机床热误差建模方法[J]. 谭峰,萧红,张毅,邓聪颖,殷国富. 仪器仪表学报. 2019(10)
[5]基于BP神经网络的机床热误差建模与分析[J]. 辛宗霈,冯显英,杜付鑫,李慧,李沛刚. 组合机床与自动化加工技术. 2019(08)
[6]走向智能机床[J]. 陈吉红,胡鹏程,周会成,杨建中,谢杰君,蒋亚坤,高志强,张成磊. Engineering. 2019(04)
[7]深度学习框架下数控机床运动误差溯因方法[J]. 余永维,杜柳青. 仪器仪表学报. 2019(01)
[8]基于卡尔曼滤波的数控机床主轴热误差建模研究[J]. 赵家黎,黄利康,李桥林. 现代制造工程. 2018(07)
[9]机床主轴热设计研究综述[J]. 邓小雷,林欢,王建臣,谢长雄,傅建中. 光学精密工程. 2018(06)
[10]基于互信息法和改进模糊聚类的温度测点优化[J]. 李艳,李英浩,高峰,孟振华. 仪器仪表学报. 2015(11)
本文编号：3357601
【文章来源】：仪器仪表学报. 2020,41(09)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
LSTM循环神经网络模型结构
为了验证了所提基于LSTM循环神经网络热误差预测方法的有效性和优越性,选用某型精密卧式加工中心进行热态特性实验并用于实际热误差预测验证。实验过程中需同时测量其运行过程中的温升数据和热误差数据。使用3个高精度电容式位移传感器测量主轴轴向热伸长和径向热漂移,以准确获取主轴热误差数据,如图2所示。采用20通道的Fluke2 638 A温度采集器和20个分辨率为0.1℃的PT100温度传感器获取机床各部位的温度数据,这些温度传感器主要分布在加工中心的主轴、主轴箱、立柱、床身、工作台等位置,具体如表1和图3所示。表1 温度传感器测量位置Table 1 Temperature sensor measurement locations 温度测点位置 传感器编号 主轴 T1～T10 主轴箱 T11、T12、T13 立柱 T14、T15、T16 床身 T17、T18 工作台 T19 环境温度 T20
表1 温度传感器测量位置Table 1 Temperature sensor measurement locations 温度测点位置 传感器编号 主轴 T1～T10 主轴箱 T11、T12、T13 立柱 T14、T15、T16 床身 T17、T18 工作台 T19 环境温度 T20为了最大程度模拟机床在实际加工中的主轴速度变化情况,一共进行了3组热误差实验,实验过程中每间隔1 min记录一次温度和热误差数据。第一组实验:机床从冷态开始按如图4所示的主轴速度谱连续空载运行6 h,记作S0=速度谱。第二组实验:机床从冷态开始以主轴转速2 000 rpm连续空载运行6 h,记作S1=2 000 r/min。第三组实验:机床从冷态开始以主轴转速4 000 rpm连续空载运行6 h,记作S2=4 000 r/min。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于并联深度信念网络的数控机床热误差预测方法[J]. 杜柳青,余永维. 农业机械学报. 2020(08)
[2]基于环境温度模型库分段式加权的数控机床热误差建模[J]. 李兵,苏文超,魏翔,白金峰,蒋庄德. 农业机械学报. 2020(07)
[3]基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模[J]. 李彬,张云,王立平,李学崑. 机械工程学报. 2019(21)
[4]基于统一框架的数控机床热误差建模方法[J]. 谭峰,萧红,张毅,邓聪颖,殷国富. 仪器仪表学报. 2019(10)
[5]基于BP神经网络的机床热误差建模与分析[J]. 辛宗霈,冯显英,杜付鑫,李慧,李沛刚. 组合机床与自动化加工技术. 2019(08)
[6]走向智能机床[J]. 陈吉红,胡鹏程,周会成,杨建中,谢杰君,蒋亚坤,高志强,张成磊. Engineering. 2019(04)
[7]深度学习框架下数控机床运动误差溯因方法[J]. 余永维,杜柳青. 仪器仪表学报. 2019(01)
[8]基于卡尔曼滤波的数控机床主轴热误差建模研究[J]. 赵家黎,黄利康,李桥林. 现代制造工程. 2018(07)
[9]机床主轴热设计研究综述[J]. 邓小雷,林欢,王建臣,谢长雄,傅建中. 光学精密工程. 2018(06)
[10]基于互信息法和改进模糊聚类的温度测点优化[J]. 李艳,李英浩,高峰,孟振华. 仪器仪表学报. 2015(11)
本文编号：3357601
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