BP网络在进给系统定位误差预测中的运用

发布时间：2018-12-14 15:26

【摘要】：针对机床进给伺服系统定位精度预测的难点,分析了进给伺服系统机械传动系统定位误差增长的原因,提出了一种定位误差预测的方法。在Adams中建立进给伺服系统动力学仿真模型,得到不同初始状态下的定位误差值,基于BP神经网络建立工作台与螺母座间隙、滚珠丝杠倾斜度、工件负载与定位误差之间的映射模型,根据映射模型提出对定位误差预测的方法。利用所建立的精密运动可靠性试验平台进行验证,证明了该方法的正确性和有效性。
[Abstract]:In view of the difficulty in predicting the positioning accuracy of the machine tool feed servo system, the reasons for the increase of the positioning error in the mechanical transmission system of the feed servo system are analyzed, and a method for the prediction of the positioning error is put forward. The dynamic simulation model of feed servo system is established in Adams, and the positioning error in different initial states is obtained. Based on BP neural network, the gap between worktable and nut seat and the inclination of ball screw are established. According to the mapping model between the workpiece load and the positioning error, a method to predict the location error is proposed. The accuracy and validity of the method are verified by using the precision motion reliability test platform.
【作者单位】： 华中科技大学机械学院制造装备数字化国家工程中心;华中科技大学船舶与海洋工程学院;武汉第二船舶设计研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51375181,51475189) 国家重点研发计划政府间专项资助项目(2016YFE0121700)
【分类号】：TG659

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2378866