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第 1期 组 合 机 床 与 自动 化 加 工 技 术 No.1
2016年 1月 M odularM achineTool AutomaticM anufacturingTechnique Jan.2016
文章编号:1001—2265(2016)01—0063—04 DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.01.018
机床热误差建模技术研究及试验验证术
李泳耀 。,丛 明 ,廖忠情 ,孙宗余。,李宏坤 ,
(1.大连新宇理工科技开发中心有限公司,辽宁大连 116024;2.大连理工大学机械工程学院,辽
宁 大连 116023;3.一汽解放汽车有限公司无锡柴油机厂,江苏 无锡 214026)
摘要:针对机床热误差补偿技术中预测模型建立的问题,综合多元线性回归及 BP神经网络的优点,
提出一种机床热误差建模新方法。由不同样本数据建立若干多元线性 回归模型,依据统计学理论筛
选出预测精度及鲁棒性高的回归模型,预处理后将其结果输入到BP神经网络中进行非线性拟合建
模,在不断调节网络权值及对神经网络训练的基础上,最终建立热误差补偿模型。在卧式加工中心
上进行试验验证 ,主轴z向最大热误差从 17.895x/m减小到 1.654m。
关键词:热误差模型;多元线性回归;统计学;BP神经网络
中图分类号:TH161;TG65 文献标识码 :A
AnM odelingM ethodforM achineToolThermalErrorandExperimentaIVerification
LIYong-yao’,CONG Ming’,LIAO Zhong—qing’,SUN Zong—yu ,LIHong—kun ’
(1.DalianXinyuScienceTechnologyDevelopmentCenterCO.,LTD,DalianLiaoning116024,China;2.
SchoolofMechanicalEngineering,DalianUniversityofTechnology,DalianLiaoning116023,China)
Abstract:A new methodisproposedtobuildthethermalerrorcompensationmodelconsideringtheadvanta—
gesofmultiplelinearregressionandBPneuralnetwork.Somemultiplelinera regressionmodelsareestab—
lishedbyusingdifferentsampledata.Accordingtohtestatisticsprinciple,somehigh accurateandrobust
modelsareselected.ThepredictedresultsraeinputintoBP neuralnetworkfornonlinera fittingmodeling.
Thefinalthemralerrorcompensationmodelisbuiltonthebasisofadjustinghtenetworkweightsandtraining
hteneuralnetworkconstantly.Themehtodisvalidatedonahorizontalmachiningcenter.Theresultshows
thatZ.axisthermalerrorisreducedfrom 17.895~m to1.654儿m.
Keywords:thermalerrormodel;multiplelinearregression;statisticsprinciple;BP neuralnetwork
论相结合的方法,如灰色神经网络法 ¨。‘,时序分析及
0 引言
灰色理论法 ,人体免疫神经网络法 ¨等,这些方法
机床热误差是由其零部件间因温升变化而导致不
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