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采用天鹰优化卷积神经网络的精密数控机床主轴热误差建模
引用本文:李国龙,陈孝勇,李喆裕,徐凯,唐晓东,王志远.采用天鹰优化卷积神经网络的精密数控机床主轴热误差建模[J].西安交通大学学报,2022(8):51-61.
作者姓名:李国龙  陈孝勇  李喆裕  徐凯  唐晓东  王志远
作者单位:重庆大学机械传动国家重点实验室
摘    要:针对数控机床因主轴热误差而严重影响加工精度等问题,结合求解最优解能力强的天鹰优化算法(AO)以及自学习和自适应能力强的卷积神经网络(CNN),提出一种采用AO-CNN的数控机床主轴热误差模型。根据磨齿加工过程特点,总结磨齿机主轴系统热变形规律,确定了X方向热误差为影响齿轮加工的主要因素;利用模糊C均值聚类(FCM)和相关系数法筛选出关键温度点;利用AO算法优化CNN结构的卷积核,并且建立AO-CNN的数控机床主轴X方向热误差预测模型。在2种不同转速的工况下对所建立模型的性能进行了验证,结果表明,采用AO-CNN进行热误差建模,数控机床X方向的热变形预测精度相比于CNN模型提高了15%,具有更加优越的预测精度。

关 键 词:数控机床主轴  热误差建模  卷积神经网络  天鹰优化器  模糊C均值聚类
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