论文摘要
当前,铣床主轴加工产品容易受到热误差的影响,造成产品精度下降。对此,采用模糊神经网络模型预测铣床主轴热误差,并对预测结果进行比较和分析。建立神经网络径向基函数的表达式,给出了模糊推理系统和控制规则,创建了模糊RBF神经网络预测模型,对铣床主轴进行热误差验证。结果显示:铣床主轴采用RBF神经网络模型预测误差较大,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为5.9μm和7.1μm;铣床主轴采用模糊RBF神经网络模型预测误差较小,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为3.5μm和2.9μm。同时,模糊RBF神经网络模型预测误差跳动幅度较小。采用模糊RBF神经网络预测模型,可以补偿铣床运行时产生的热误差,提高铣床主轴加工精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李耀贵,伍先明
关键词: 径向基函数,神经网络,模糊推理,铣床,热误差
来源: 井冈山大学学报(自然科学版) 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 广东理工学院
基金: 2016年广东省人才培养模式创新实验区项目(项目编号:30)
分类号: TP183;TG54
页码: 77-80+91
总页数: 5
文件大小: 690K
下载量: 68
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