基于整体调整策略神经网络的热误差建模算法

• 作者: 冯定 刘辉 张志豪 李建刚 苗恩铭 马洪芳
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 热误差 预测精度 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: “机械基础工程”专栏
• 页码范围: 107-115
• 页数: 9页
• 分类号: TH161+.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.09.012

摘要

针对神经网络算法在机床热误差建模中的优化策略进行研究,以提升模型的预测精度.经分析,热误差建模应用中的特殊性使得神经网络BP算法中对新数据的独立参数调整能力无法发挥作用,因此在舍弃独立调整能力后,针对热误差建模提出了基于整体调整策略的神经网络建模算法.提出的算法以整体数据的误差平方和达到极小作为目标,能够提升模型的预测精度.经过实际热误差测量数据的验证,相对于传统的神经网络BP算法,整体调整策略神经网络建模算法能够将热误差预测精度提升50％.