基于PSO算法优化BP神经网络的数控机床热补偿.pdfVIP

2013年 2月 机床与液压 Feb．2013 第41卷 第3期 MACHINE T0OL HYDRAULICS Vo1．41No．3 DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．03．016 基于 PSO算法优化 BP神经网络的数控机床热补偿 任兵，任小洪，李国志 (四川理工学院自动化与电子信息工程学院，四川自贡643000) 摘要 ：热变形误差是影响数控机床加工精度的主要因素之一。为了减小机床热误差，提高加工精度 ，以GMCAOOOH／2 五坐标横梁移动龙门加工中心为研究对象，运用粒子群优化算法优化BP神经网络，建立机床的温度变化和热变形误差之 间的补偿模型，并介绍了热变形误差的检测方法以及运用基于嵌入式的热补偿系统进行误差补偿的方法。优化后的BP神 经网络模型的补偿效果优于普通BP神经网络，且具有很好的预测补偿能力和拟合性能。仿真实验结果表明，该方法具有 可行性和有效性。 关键词：PSO算法；数控机床；热误差补偿；BP神经网络 中图分类号：TH161 文献标识码：A 文章编号：1001—3881(2013)3—059—3 ThermalErrorCompensationforCNCMachineToolsBasedonPS0．BP NeuralNetwork RENBing，REN Xiaohong，LIGuozhi (DepartmentofAutomationandElectricalEngineering，SichuanUniversityofScienceEngineering， ZigongSichuan643000，China) Abstract：Thermalerrorisoneofthemostpfima~ factorsthataffectthemachiningprecisionofNCmachinetoo1．Inorderto minishthethemr alerrorandtoimprovethemachiningprecision，takingGMC4000H／2fivecoordinatemovingbeam machiningcenter asstudyobject，compensationmodelbetweentemperaturechangeandthemralerrorwasestablishedusingPSO—BPneuralnetworks． Thedetectionapproachofthemr alerroranderrorcompensationbasedonembeddedsystemswereintroduced．PSO—BPneuralnetworks modelwithabettercompensationcapba ilityandfittingperfomr anceismoreexcellentincompensationpurposethanordinaryBPneural network．Thesimulationresultsshow thatthemethodisfeasibleandva1id． Keywords：PSO algorithm ；Machinetools；Th ermal errorcompensation；BPneural network 随着精密加工技术的广泛应用，对数控机床加工 粒子群优化算法 (ParticleSwarm Optimization， 精度的要求 日益提高。大量研究表明，热误差是数控 PSO)是计算智能领域的一种群体智能的优化算法， 机床等精密加工机械 的最大误差源 ，占总误差 的 该算法最早由KENNEDY和EBERHART在 1995年提 40％～70％左右…。要减小热误差 ，提高加工精度 ， 出 。PSO算法具有收敛速度快、易于实现、不需要 热误差补偿是一种有效的措施。文献 [2]中指出数 目标函数的梯度信息