基于动态模糊神经网络的机床时变定位误差补偿

文档大小：317 KB 资料语言：中文版文档格式：PDF电子文档上传时间：2021-10-01 11:28:56 所属栏目：机械工程

简介
摘要∶为提高数控机床的定位精度，提出基于动态模糊神经网络进行数控机床时变定位误差补偿的方法。针对数控机床定位误差影响因素复杂、模糊规则难于获取的情况，改进动态模糊神经网络，使其能够应用于多输入多输出系统，并实现模糊规则的自动在线辨识与生成。通过测量机床温度和定位精度，应用改进后的动态模糊神经网络建立机床时变定位误差预测模型。运用该模型对数控机床进行定位误差补偿试验，并与径向基神经网络模型补偿的效果进行比较，结果显示，基于动态模糊神经网络的数控机床时变定位误差预测模型精度高、泛化能力强、鲁棒性优，适用于对数控机床定位误差的长时间、高精度的实时补偿。