论文摘要
随着先进制造技术的发展,对数控系统的高速、高精、高效、智能化方面的要求越来越高,为此,实现热误差补偿在内的补偿技术具有重要的现实意义.热误差的非线性问题是实现误差补偿的难点之一,传统的补偿方法采用离线线性拟合的方法,造成较大的拟合误差且实时性很难保证,为此传统的基于精确模型的热误差补偿技术遇到了发展瓶颈,提出了采用数据驱动的方法实现机床热误差补偿,采用模糊神经网络作为学习模型,结合加工过程实时采集到的误差数据,提供最优的补偿策略,减小了拟合误差,提高热误差补偿的补偿精度,并通过试验进行测试,测试结果表明所提出的补偿方案相对于传统的方案,显著改善了拟合精度,从而验证了该方案的可行性.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李锁,吴文江,哈韬,王喆,金驰
关键词: 模糊神经网络,热误差补偿,数据驱动技术,模型控制方法,智能化
来源: 小型微型计算机系统 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳高精数控智能技术股份有限公司,沈阳化工大学
基金: 沈阳市科技计划项目(Y18-1-021)资助
分类号: TG659;TP183
页码: 1569-1572
总页数: 4
文件大小: 721K
下载量: 183
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