基于BP神经网络数控机床热误差建模的研究

• 作者: 毕有明 贾育秦 陈宏军 陈莉
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 粒子群优化 数控机床 热误差
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 16-17,57
• 分类号: TP18
• 字数: 2317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2011.01.002

摘要

热误差是响数控机床加工的最大误差因素.采用变惯性因子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法对数控机床进行热误差建模,不仅町以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且精度相对较高,可以很好的提高BP网络的学习能力与泛化能力.仿真实验表明,变惯性因子PSOBP优化模型性能优于BP网络和标准PSOBP算法优化模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾育秦	太原科技大学机械电子工程学院	43	178	7.0	12.0
2	陈莉	太原科技大学机械电子工程学院	3	22	2.0	3.0
3	毕有明	太原科技大学机械电子工程学院	1	16	1.0	1.0
4	陈宏军	太原科技大学机械电子工程学院	1	16	1.0	1.0