神经网络BP算法的误差分级迭代法

本文结合某一工程实例，对BP算法进行了改进，提出了误差分级迭代法．通过实例分析，该方法确能提高收敛速度，克服初始权值的影响，同时，学习样本次序对其影响也不大．因此，该方法能有效地改善BP网络的性能．最后，对误差分级迭代法的工作机理进行了分析．     

基于Labview和BP神经网络的温度补偿的研究

经典压力传感器的输入输出大都存在非线性、易受工作环境温度的影响。本文提出了基于LabVIEW和BP神经网络的传感器温度补偿系统得设计,实验证明温度补偿效果较好,有一定的实用价值。     

基于BP神经网络的轴承套圈磨削误差的预报

提出一种基于BP(反向传播)神经网络磨削误差的预报方法,针对轴承套圈磨削误差序列的非线性特点,使用BP神经网络对其进行建模预测,为磨削自动线的监控调整提供准确的预报值,从而可有效地修正磨削过程中温度、变形及其他复杂因素对工件加工精度的影响,提高加工精度,降低轴承套圈磨削的尺寸分散度。     

基于BP神经网络的股市预测模型

本文介绍了神经网络的基本概念,建立BP神经网络模型,以某个股实际收盘价为原始数据样本,对网络进行训练后,对股票价格进行了短期预测,并计算出预测值和实际值的误差。通过实验发现该模型收敛速度快,预测精度高。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

基于插值算法的数控机床复合误差补偿技术

为提高数控机床的加工精度,提出了基于线性插值法和牛顿插值法的数控机床几何与热的复合误差建模方法,并利用数控系统外部机床坐标系的偏置功能,应用自行研发的综合误差实时补偿系统进行误差在线实时补偿.结果表明:所提出的模型具有计算简便、预测精度高等优点,可用于各种复杂加工场合中的数控机床几何误差与热误差的实时补偿.     

基于时变特性的数控机床综合误差建模方法

 以立式B-A 摆头五轴数控机床为例,根据机床误差元素的时变特性,研究一种能够反映静、动态综合误差的数控机床误差建模方法。将动态误差表达为与运动单元速度、加速度相关的傅里叶级数形式,并与静态误差结合,将运动副误差元素表达为静态误差矩阵与动态误差矩阵的复合形式,利用多体系统理论构建了静、动态误差与刀具轨迹误差的映射关系模型。理论分析表明,基于时变特性的综合误差建模方法考虑了运动学、动力学两方面的影响因素,可以更准确地反映机床高速、高精加工过程产生的实际误差,从而为数控机床的误差补偿及控制参数整定奠定一定的理论基础。     

基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFNN规模小,补偿效果更好.     

基于CPSO-RBF网络的数控机床热误差实时补偿系统研究

目前,生产制造正向着更加精密化、智能化的柔性制造方向发展,但大多数控机床的智能化程度依然有限,导致不能对生产加工过程中产生的误差进行实时反馈补偿.以RBF神经网络技术为基础,并通过引入CPSO算法来对RBF神经网络进行训练优化,构造了数控卧式镗床的主轴热误差预测模型,并针对生产加工过程中产生的热误差设计了主轴热误差实时...     

数控机床定位误差的软件补偿

提出了基于“华工I型”数控系统数控机床的定位的软件补偿方法,该方法克服了等间距定位误差补偿的缺点,使定位误差补偿的位置可随机设定,建立了数控机床定位误差软件补偿的数学模型,在XK713加工中心上进行了补偿实验表明,采用本补偿方法能使机床的定位误差减小70%汉上。     

基于蚁群算法的机床热误差建模技术

通过分析机床热变形机制,采用蚁群算法对BP神经网络的权值进行训练,得到一种新的仿生预测模型,并将该模型应用于Y3150K型滚齿机中进行热误差补偿实验,使滚刀主轴的热变形误差控制在6 μm以内.结果表明,该模型不但避免了BP神经网络算法易于陷入局部极小的缺陷,且其预测能力较强、鲁棒性更佳,大幅提高了热误差补偿精度.     

基于SSO算法优化神经网络的数控机床热误差建模

针对影响五轴数控机床加工精度的复杂热特性,提出了一种用于摇篮式五轴数控机床热误差建模方法.该方法主要采用鲨鱼嗅觉优化(SSO)算法和神经网络的复合建模方式,有效提高了机床热误差预测模型的精度和建模效率.首先通过使用热成像仪筛选出机床的温度敏感点,然后将温度传感器布置在机床热敏感点的位置,将采集到的热特性数据采用本文所提方法进行热误差建模,结果表明,该方法在建模速度和精度上要优于ABC和PSO神经网络,最后将该热误差预测模型应用于五轴数控机床热误差补偿实验,将试件加工精度提高了32%.     

数控机床热误差实时补偿应用

将由机床热变形引起的、决定工件加工误差的工件与刀具间相对热位移通过机床数控系统的外部机床坐标系偏置来实现实时补偿,并研制开发了高精度、低成本、满足实际加工要求的热误差实时补偿控制器,经数家企业实际生产使用,数控机床的加工精度大幅度提高,从而验证了本方法的正确性和本实时补偿控制器的有效性。     

机床定位误差的微机补偿方法

本文介绍了机床和仪器定位误差的各种微机补偿方法－ 采用列表法和水平分割, 在由单片机控制的误差补偿系统中, 对感应同步器数显装置的定尺零位误差进行了补偿, 使其误差基本控制在正、负一个脉冲当量内－ 理论分析和实验结果表明： 微机误差补偿技术可以大幅度提高机床和仪器的定位精度     

机床定位误差的微型计算机补偿

本文叙及数显、数控机床用微型计算机补偿位置检测传感器误差的方法。并提出了对三维误差补偿的新原理。     

基于误差分解的数控机床热误差叠加预测模型及实时补偿应用

针对数控机床热误差变化复杂而难以用常规方法预测的问题,将温升过程的热误差按不同的误差因素分解为静态基准误差和温升影响误差2个部分,分别建模并叠加生成热误差整体预测模型;利用所建模型对一台典型三轴数控铣床进行热误差预测;同时,结合自主研发的误差实时补偿系统,采用模型预测值对机床热误差进行实时补偿.结果表明：所提出的模型可以准确预测温升过程中任意温度的变化状态和坐标位置的热误差;模型预测值对机床热误差的补偿效果显著,可大幅降低热误差对加工精度的影响.     

机床热误差补偿建模方法研究

在机床热误差补偿技术研究中,热误差鲁棒建模是机床热误差补偿的成功关键之一。对国内外几种主要的热误差建模方法进行了较为深入的分析研究,比较了不同方法各自的优缺点,并针对缺点介绍了一些改进方法。在此基础上,总结归纳了目前研究存在的问题,并对未来的发展方向进行了探讨。     

基于时间序列算法的数控机床热误差建模及其实时补偿

提出了一种基于时间序列算法的机床热误差建模方法.通过时序算法综合分析软件,对实测的热误差数据进行预处理、模式识别、模型参数估计、循环定阶判别以及模型整合,建立表征机床热误差变化规律的实时补偿模型,并通过判别温度变化趋势,实时调整模型迭代系数.通过实时补偿系统,利用所建立的热误差补偿模型对数控机床的热漂移误差进行实时补偿加工.结果表明,工件的径向尺寸误差从补偿前最大的112μm降低到7μm,机床加工精度和稳定性大幅度提高.