基于BP神经网络的数控机床误差辨识方法研究

• 作者: 孟庆义 李耀明 沈兴全 王爱玲
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 数控机床 辨识
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化与计算机技术
• 页码范围: 574-578
• 页数: 5页
• 分类号: TH16
• 字数: 2482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2009.06.015

摘要

数控机床误差辨识是进行误差补偿的关键技术,一般很难通过建立准确的数学模型对误差进行辨识.而神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,因此可将其应用于数控机床误差辨识.研究了基于BP神经网络的数控机床测头测量误差参数的辨识方法.通过理论分析和实验研究,可确定测头安装误差参数和测头测量误差参数的模型,还可确定消除测头系统不确定性误差项的条件.研究为确定检测方法和规划检测路径提供了可靠的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王爱玲	中北大学机械工程与自动化学院	54	300	10.0	13.0
2	沈兴全	中北大学机械工程与自动化学院	116	573	12.0	16.0
3	李耀明	中北大学机械工程与自动化学院	26	85	6.0	7.0
4	孟庆义		2	9	1.0	2.0