基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差建模

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*i 基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差建模
张 毅 杨建国
(上海交通大学 机械与动力工程学院 上海 200240)
摘要:为最大限度减少热误差对数控机床加工精度的影响,尝试结合灰色理论(greymodel,GM)和人工神经网络(artificial
neuralnetwork,ANN)各自对数据处理的优点,提出一种基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差补偿模型.在一台处
于实际加工状态的数控车床上进行试验,采用数字式温度传感器测量经过优化选取的对热误差有关键影响的机床构件和加工 环境的温度数据,采用非接触式位移传感器获得机床加工热误差数据,在不断调整灰色模型数据序列长度及神经网络权值, 阈值的基础上,最终建立热误差补偿模型.通过与传统灰色模型和神经网络进行对比分析及试验论证表明:该补偿模型具有 对原始温度和热误差数据要求低,计算简便,预测精度高,鲁棒性强等优点,可用于各种复杂实际加工场合中的数控机床热 误差实时补偿. 关键词:数控机床 热误差 误差补偿 灰色模型 神经网络 中图分类号:TH161
Modelingfor MachineToolThermalError Basedon Grey Model PreprocessingNeuralNetwork
ZHANG Yi,YANGJianguo
(SchoolofMechanicalEngineering,ShanghaiJiao TongUniversity,Shanghai200240)
Abstract:Inordertoeliminatetheinfluenceofthermalerroron machiningprecision, novelmethodcombining the dataprocessing a merit of greymodel (GM) with that of artificial neural network(ANN) is proposed for thermalerror modeling in machine tools. Relevanttemperatureandthermalerrordataofaturningmachinearemeasuredrespectivelythroughdigitaltemperaturesensorsand noncontactdisplacementsensors.Aseriesofexperimentaldataisusedtoestablishthethermalerrorcompensationmodelbymeans ofadjustingthelength of data sequencein GM andthe weight andthresholdvaluein ANN.Theresultsshowthat the new model performsbetterthanthetraditionalGMandANNmodel.Itislessrequiringfortheoriginaldata,convenientincalculation,goodin fittingandpreciseinpredictionunderavarietyofworkingconditions.Sothenewmodelismoresuitableforthecomplexindustrial applications. Keywords: Machinetool Thermal error Errorcompensation Grey model ANN
1 0 前言
随着制造业对加工精度要求地不断提高,近年 来针对如何进一步减小数控机床的误差进行了一系 列研究.研究表明,在所有的机床误差源中,热误 [1] 差的比例高达60%～70% ,因此有效地检测出机 床热误差并对其补偿,将可以大幅提高加工精度. 有效的热误差补偿主要依靠可靠的测量装置, 高效的测量方法以及能够正确反映关键温度测点的
* 国家科技重大专项(2009ZX04014-22)资助项目.********收到初稿,
********收到修改稿.
温度数据同机床热误差数据之间内在关系的统数学 模型.目前国内外学者针对误差补偿模型做了大量 的试验和研究,从不同的角度揭示了各个机床构件 温度与热误差之间的关系.常用的建模方法有:最 [2] [3] 小二乘法拟合建模 ,基于时间序列分析建模 , [47] [89] 人工神经网络建模 ,灰色理论建模 ,最小二 [10] 乘支持矢量机建模 等,其中神经网络和灰色理论 是近年来应用较多的两种误差补偿模型.这些单一 的建模方法取得了一些成功的应用,但是难以精确 建立热误差的数学模型,对热误差的补偿效果仍不 理想. 灰色理论的研究对象是信息不完备的系统, 通 过已知信息来研究和预测未知领域,从而达到了解

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