基于深度自编码器的大型龙门加工中心热误差建模方法

论文摘要

为提高热误差模型的预测能力,提出一种基于深度学习方法的数控机床热误差建模方法。利用模糊聚类法和灰色关联度分析法选取温度变量的热敏感点,采用深度自编码器（Stacked automatic encoder,SAE）网络从选出的输入样本中提取特征,构建特征集,然后使用遗传优化算法（Genetic optimization algorithm,GA）对BP神经网络参数进行寻优,从而提出一种基于SAE-GA-BP的数控机床热误差建模方法。以某大型龙门五面加工中心为实验对象,研究并选择了加工中心加工过程中的主要误差源——主轴热误差进行补偿,对主轴热误差深度学习模型和多元回归模型进行了分析对比。结果表明,在预测精度方面所提出的建模方法优于传统多元回归模型,从而验证了该建模方法的可行性和有效性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杜柳青,王承辉,余永维,徐李

关键词: 大型龙门五面加工中心,热误差建模,特征提取,深度学习

来源: 农业机械学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 重庆理工大学机械工程学院

基金: 国家自然科学基金面上项目(51775074),重庆市重点产业共性关键技术创新重点研发项目(cstc2017zdcy-zdyfX0066,cstc2017zdcy-zdyfX0073),重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0352)

分类号: TG659;TP18

页码: 395-400

总页数: 6

文件大小: 376K

下载量: 142

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标签：大型龙门五面加工中心论文;  热误差建模论文;  特征提取论文;  深度学习论文;