數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償溫度傳感器測點(diǎn)位置的選擇方法，基于主因素策略和權(quán)積法理論來辨識各個位置的溫度測點(diǎn)對機(jī)床熱誤差影響大小。其具體步驟是：1.在機(jī)床特殊位置上安裝k個溫度傳感器來測量機(jī)床在運(yùn)行當(dāng)中隨時間變化的實(shí)時溫度值，同時記錄安裝在刀架上的主軸熱位移；2.根據(jù)主因素策略排除一部分的溫度測點(diǎn)位置；3.建立能模擬熱誤差變化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；4.利用權(quán)積法來辨識剩余測點(diǎn)位置的影響大小。通過本發(fā)明可以解決數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模過程中溫度測點(diǎn)過多或補(bǔ)償模型魯棒性差的問題。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)僅用最少的溫度傳感器的測量溫度建模來預(yù)測數(shù)控機(jī)床動態(tài)熱變形產(chǎn)生的誤差，減少了機(jī)床溫度測點(diǎn)的數(shù)量，節(jié)約成本。
【專利說明】數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種精密機(jī)床切削加工過程中機(jī)床熱變形的測量和誤差補(bǔ)償建模所用的溫度變量組合的優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002]機(jī)床熱誤差是影響機(jī)床加工精度穩(wěn)定性的最大誤差源，可導(dǎo)致工件和刀具之間產(chǎn)生相對位移，它對精密加工的影響很大，因此減小熱誤差對提高機(jī)床的加工精度至關(guān)重要。建立熱誤差預(yù)測模型對機(jī)床進(jìn)行有效的熱誤差補(bǔ)償是現(xiàn)在發(fā)展起來的一種經(jīng)濟(jì)、方便和高效的提高機(jī)床加工精度的方法。要建立熱誤差預(yù)測模型必須獲得與熱誤差相關(guān)的機(jī)床溫度場分布，因?yàn)闄C(jī)床溫度場分布是影響熱誤差的主要因素，并且極其復(fù)雜。這就需要在機(jī)床上布置大量的溫度傳感器，用來測量機(jī)床運(yùn)行過程中的實(shí)時溫度場分布。
[0003]然而，大量的溫度傳感器又加重了誤差測量和計算的工作量，且實(shí)際中布線過多會影響機(jī)床正常工作，還會使相鄰測點(diǎn)的輸出信號有較大的相關(guān)性。所以，選擇幾個關(guān)鍵溫度測點(diǎn)實(shí)現(xiàn)精確熱誤差建模就顯得特別重要，但是如何選擇溫度測點(diǎn)是機(jī)床熱變形建模及補(bǔ)償技術(shù)中的關(guān)鍵問題之一。
[0004]針對這個關(guān)鍵問題，本發(fā)明基于權(quán)積法，在主因素策略和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，分析機(jī)床溫度場分布中的 各影響因素對機(jī)械加工熱誤差的重要程度，提出了根據(jù)對機(jī)床產(chǎn)生熱誤差影響特別敏感的幾個測量點(diǎn)的傳感器組合作為熱誤差補(bǔ)償精確建模使用的變量的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提供一種精密數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償溫度測點(diǎn)組合的優(yōu)化方法，用于解決數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償中如何優(yōu)化溫度測點(diǎn)組合的技術(shù)問題。
[0006]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
[0007]數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法，具體步驟是:
[0008]步驟1，采集數(shù)控機(jī)床運(yùn)行過程中隨時間變化的溫度變量和熱變形量:
[0009]首先，在數(shù)控機(jī)床的重要位置安裝k個測量精度為0.1 °C的溫度傳感器進(jìn)行溫度測量，將位移傳感器安裝固定在機(jī)床刀架上，標(biāo)準(zhǔn)檢測芯棒裝夾在機(jī)床主軸上；
[0010]然后，使機(jī)床以1000r/min到1500r/min之間的某一速度運(yùn)行,讓主軸轉(zhuǎn)動、托板移動和冷卻液流動，機(jī)床運(yùn)行3.5小時，再停機(jī)I小時，之后再運(yùn)行3.5小時，通過運(yùn)行機(jī)床可以得到:①k個位置的溫度傳感器測得的溫度隨時間的變化量T{T1 (t)，T2(t),…，Tk (t)}，②位移傳感器測得的機(jī)床熱變形量Y (t)；
[0011]步驟2，應(yīng)用主因素策略篩選出m個測點(diǎn)位置溫度傳感器:
[0012]利用主因素策略建立所有k個溫度測點(diǎn)數(shù)據(jù)和熱誤差數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)P，相關(guān)系數(shù)P >0.8的則認(rèn)為符合主因素策略；將不符合主因素策略的機(jī)床溫度測點(diǎn)除去，剩下的m個溫度測點(diǎn)T’ {T’ l(t)，T’ 2(t)，……T’m(t)}進(jìn)入下一步驟；[0013]步驟3，根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，建立能模擬熱誤差變化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:
[0014]將剩下的m個溫度測點(diǎn)的數(shù)據(jù)T’和熱變形量Y(t)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、中間隱含層和輸出層，輸入層由m個神經(jīng)元組成，代表m個測點(diǎn)溫度變量；輸出層有I個神經(jīng)元，代表熱誤差；隱含層的神經(jīng)元個數(shù)S由經(jīng)驗(yàn)公式
[0015]S= (m+n) 1/2+a
[0016]來確定取值范圍，其中，m為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)，η為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為I?10之間的調(diào)節(jié)常數(shù)，S—般為[3，15];把S設(shè)為可變模式，在MATLAB中建立的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層、隱含層采用tansig傳遞函數(shù),輸出層采用tansig傳遞函數(shù),利用trainlm函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，把T’和Y(t)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別代入輸入層和輸出層，根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果選取使誤差最小的神經(jīng)元個數(shù)值作為隱含層神經(jīng)元個數(shù)；同時變量存儲框里保存了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終的權(quán)值數(shù)列[W]和[V]；
[0017]步驟4，利用權(quán)積法來辨識機(jī)床關(guān)鍵溫度測點(diǎn):
[0018]根據(jù)上一步得到的熱誤差的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值[W]和[V]，應(yīng)用權(quán)積法從m個溫度測點(diǎn)τ’ {T’ I (t)，T’ 2 (t)，-,Tj m(t)}中辨識機(jī)床的關(guān)鍵溫度測點(diǎn)，得到m個溫度測點(diǎn)位置中每個位置對熱誤差的敏感度值，并將這些敏感度值從大到小依次排列，分別表示這些測點(diǎn)位置溫度變化對機(jī)床產(chǎn)生熱誤差的影響大??；
[0019]步驟5，設(shè)定一個閾值b’，敏感度值不小于b’的a個溫度測點(diǎn)位置被保留下來，而其余位置的溫度變化對熱誤差影響很微小，都被舍去，即將k個溫度測點(diǎn)成功的縮減至a個最優(yōu)的測點(diǎn)位置組合，完成選擇優(yōu)化方法。
[0020]所述步驟I中溫度測量分為7組:測量機(jī)床主軸前后軸承端蓋和主軸外殼法蘭的溫度、測量機(jī)床主軸箱的溫度、測量機(jī)床室內(nèi)環(huán)境的溫度、測量機(jī)床導(dǎo)軌的溫度、測量冷卻液的溫度、測量滾珠絲杠螺母的溫度、測量電動機(jī)的溫度。
[0021]所述步驟I中采用兩個測量精度為Ium的位移傳感器，并分別安裝固定在機(jī)床刀架的X軸向和Z軸向上，用來測量機(jī)床X向的熱漂誤差和Z向的熱變形誤差。
[0022]所述步驟3中分開單獨(dú)建立X向和Z向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，分別命名為X向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Z向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出層的I個神經(jīng)元代表X向或Z向的熱誤差。
[0023]本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明在測量數(shù)控機(jī)床溫度場和熱變形誤差的基礎(chǔ)上，利用主因素策略篩選出m個和機(jī)床熱變形相關(guān)性高的傳感器布置點(diǎn)，再計算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每個傳感器布置點(diǎn)的權(quán)值積，根據(jù)權(quán)值積的大小分辨各個測點(diǎn)位置溫度變化對機(jī)床熱變形的影響能力，從而確定出幾個特別敏感的傳感器布置點(diǎn)作為機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模的安裝位置。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的能建立精確的描述復(fù)雜非線性系統(tǒng)的關(guān)系的能力，該方法利用它的這個性能模擬復(fù)雜、非線性變化的機(jī)床溫度場，通過權(quán)積法實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵溫度測點(diǎn)的組合優(yōu)化。相比傳統(tǒng)的通過大量實(shí)驗(yàn)次數(shù)尋找機(jī)床關(guān)鍵溫度位置點(diǎn)的方法，本發(fā)明具有省時高效、節(jié)省溫度傳感器、選擇測點(diǎn)建模精度高等優(yōu)點(diǎn)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]圖1是本發(fā)明工作流程圖；
[0025]圖2、圖3、圖4是數(shù)控車床示意圖及溫度傳感器測溫布置示意圖；
[0026]圖5是數(shù)控車床熱誤差測量布置示意圖；[0027]圖6是X向誤差預(yù)測BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖；
[0028]圖7是Z向誤差預(yù)測BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0029]下面結(jié)合附圖和實(shí)施過程對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明:
[0030]本發(fā)明所述機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)的選擇優(yōu)化方法，它是一種基于主因素策略和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)積值選擇方法，依以下步驟實(shí)現(xiàn):
[0031]首先考慮產(chǎn)生熱誤差的相關(guān)因素，包括機(jī)床運(yùn)動件往復(fù)運(yùn)動產(chǎn)生熱量、電動機(jī)運(yùn)行發(fā)熱、冷卻液和液壓油傳熱以及環(huán)境溫度的影響等等，依此分析確定采集機(jī)床溫度數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中傳感器的布置位置，如圖2、3、4所示，16個傳感器布置位置:編號為I和4的傳感器安裝在主軸后軸承座上，2和3號安裝在主軸前軸承座上，5安裝在滾珠絲杠左端軸承座上，6安裝在滾珠絲杠螺母外側(cè)，7安裝在滾珠絲杠右端軸承座上，8和9分別安裝在X軸滾針絲杠前、后端軸承座上，10和11安裝在床身導(dǎo)軌上，12號用來測量潤滑油溫度，13號測量室內(nèi)環(huán)境溫度，14和15分別安裝在主軸箱前端面和左端面的內(nèi)側(cè)，16安裝在機(jī)床主電動機(jī)上。并且在機(jī)床刀架上X向和Z向各安裝一個位移傳感器測量主軸熱變形，如圖5所示。然后運(yùn)行機(jī)床進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。再利用主因素策略分析采集到的數(shù)據(jù)，篩選出m個相關(guān)系數(shù)大的傳感器布置點(diǎn)。接著用篩選出來的m個溫度變化量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣，X軸熱變形數(shù)據(jù)和Z軸熱變形數(shù)據(jù)分別作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出矩陣，對機(jī)床的溫度和熱誤差進(jìn)行建模，3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建好以后，應(yīng)用權(quán)積法分別計算各個傳感器布置點(diǎn)的權(quán)積。權(quán)積代表了各傳感器布置點(diǎn)溫度變化對X軸熱變形或Z軸熱變形產(chǎn)生的影響能力。設(shè)定一個閾值，根據(jù)權(quán)積值的大小選出a個權(quán)積值不小于閾值的傳感器布置點(diǎn)的優(yōu)化組合。
[0032]本實(shí)施例的具體實(shí)現(xiàn)步驟是: [0033]1.采集數(shù)控機(jī)床運(yùn)行過程中隨時間變化的溫度變量和熱變形量
[0034]使機(jī)床以1000r/min到1500r/min之間的某一速度運(yùn)行,讓主軸轉(zhuǎn)動、托板移動和冷卻液流動，機(jī)床運(yùn)行3.5小時，再停機(jī)I小時，之后再運(yùn)行3.5小時，通過運(yùn)行機(jī)床可以得到:①k個位置的溫度傳感器測得的溫度隨時間的變化量Τ--^ω,?^α)，…，Tk(t)}，②位移傳感器測得的機(jī)床熱變形量Y {Yx (t)，Yz (t)}。
[0035]2.應(yīng)用主因素策略篩選出m個測點(diǎn)位置溫度傳感器
[0036]利用主因素策略建立所有k個溫度測點(diǎn)數(shù)據(jù)和熱誤差數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)P >0.8的則認(rèn)為符合主因素策略。將不符合主因素策略的機(jī)床溫度測點(diǎn)除去，剩下的m個溫度Τ’ {Τνυ’Τ'α)，……T’m(t)}測點(diǎn)進(jìn)入下一步。
[0037]首先把所有溫度數(shù)據(jù)TIT1U), T2 (t)，…，Tk (t)}輸入到Matlab里面，再用函數(shù)prestd對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，得到一個新矩陣T’ {T'ahT’Jt)，…，T’k(t)}。然后用函數(shù)Pr印ca對T’ {T'ahT’Jt)，…T’k (t)}數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行主因素策略分析，完整的格式如下:
[0038]P= [T1 (t), T2 (t),…，T k(t)];
[0039][Pn, meanP, stdP] =prestd (P);
[0040][Ptrans, transMat]=prepca(Pn, min_frac);[0041]經(jīng)過主因素策略分析后得到矩陣Ptrans。接下來通過poststd函數(shù)將Ptrans的元素恢復(fù)到被歸一化前的數(shù)據(jù)，即得矩陣Po。該步運(yùn)算的輸入程序是:
[0042][P0] =poststd [Ptrans, meanP, stdP];
[0043]即可獲得由m個測點(diǎn)溫度矢量組成的矩陣[PJ=T’ {!''(thT’Jt)，…，T’m(t)}。
[0044]3.根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，建立能模擬熱誤差變化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
[0045]將剩下的m個溫度測點(diǎn)的數(shù)據(jù)T和熱變形量Y(t)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、中間隱含層和輸出層，具體結(jié)構(gòu)如圖6所示。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度，分開單獨(dú)建立X向和Z向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，分別命名為X向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Z向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)本系統(tǒng)的特點(diǎn)，這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出層神經(jīng)元個數(shù)相同，隱含層神經(jīng)元數(shù)Sx和Sz可能不同，以及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不同。輸入層由m個神經(jīng)元組成，代表m個測點(diǎn)溫度變量；輸出層有I個神經(jīng)元，代表X向或Z向的熱誤差；隱含層的個數(shù)S由經(jīng)驗(yàn)公式[0046]S= (m+n) 1/2+a(I)
[0047]來確定取值范圍，其中，m為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)，η為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為I~10之間的調(diào)節(jié)常數(shù)，S—般為[3，15]。把S設(shè)為可變模式，根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果選取誤差最小的神經(jīng)元個數(shù)值。圖6是X向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，各層神經(jīng)元數(shù)為m-Sx-Ι ;圖7是Z向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，各層神經(jīng)元數(shù)為m-Sz-1。
[0048]運(yùn)用Matlab軟件設(shè)定網(wǎng)絡(luò)最大訓(xùn)練次數(shù)TrMax，最大允許誤差e，每迭代f次就顯示訓(xùn)練誤差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的其它參數(shù)比如權(quán)值[W]、閾值[B]、學(xué)習(xí)率a和動量項(xiàng)η由Matlab軟件里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱確定。以下是在Matlab軟件中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱創(chuàng)建X方向熱誤差補(bǔ)償BP網(wǎng)絡(luò)的程序:
[0049]
【權(quán)利要求】
1.數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法，其特征在于，具體步驟是: 步驟1，采集數(shù)控機(jī)床運(yùn)行過程中隨時間變化的溫度變量和熱變形量: 首先，在數(shù)控機(jī)床的重要位置安裝k個測量精度為0.1 °c的溫度傳感器進(jìn)行溫度測量，將位移傳感器安裝固定在機(jī)床刀架上，標(biāo)準(zhǔn)檢測芯棒裝夾在機(jī)床主軸上； 然后，使機(jī)床以1000r/min到1500r/min之間的某一速度運(yùn)行，讓主軸轉(zhuǎn)動、托板移動和冷卻液流動，機(jī)床運(yùn)行3.5小時，再停機(jī)I小時，之后再運(yùn)行3.5小時，通過運(yùn)行機(jī)床可以得到:①k個位置的溫度傳感器測得的溫度隨時間的變化量T{T1 (t)，T2(t)，…，Tk(t)}，②位移傳感器測得的機(jī)床熱變形量Y (t)； 步驟2，應(yīng)用主因素策略篩選出m個測點(diǎn)位置溫度傳感器: 利用主因素策略建立所有k個溫度測點(diǎn)數(shù)據(jù)和熱誤差數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)P，相關(guān)系數(shù)P >0.8的則認(rèn)為符合主因素策略；將不符合主因素策略的機(jī)床溫度測點(diǎn)除去，剩下的m個溫度測點(diǎn)T’ {T’ l(t)，T’ 2(t)，……T’m(t)}進(jìn)入下一步驟； 步驟3，根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，建立能模擬熱誤差變化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型: 將剩下的m個溫度測點(diǎn)的數(shù)據(jù)T’和熱變形量Y(t)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、中間隱含層和輸出層，輸入層由m個神經(jīng)兀組成,代表m個測點(diǎn)溫度變量；輸出層有I個神經(jīng)元，代表熱誤差；隱含層的神經(jīng)元個數(shù)S由經(jīng)驗(yàn)公式S= (m+n)1/2+a(I) 來確定取值范圍，其中，m為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)，η為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為I~10之間的調(diào)節(jié)常數(shù)，S—般為[3，15] JES設(shè)為可變模式，根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果選取使誤差最小的神經(jīng)元個數(shù)值作為隱含層神經(jīng)元個數(shù)，同時得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終的權(quán)值； 步驟4，利用權(quán)積法來辨識機(jī)床關(guān)鍵溫度測點(diǎn): 根據(jù)上一步得到的熱誤差的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，應(yīng)用權(quán)積法從m個溫度測點(diǎn)T’ {T’ l(t)，T’2(t)，…，T’m(t)}中辨識機(jī)床的關(guān)鍵溫度測點(diǎn)，得到m個溫度測點(diǎn)位置中每個位置對熱誤差的敏感度值，并將這些敏感度值從大到小依次排列，分別表示這些測點(diǎn)位置溫度變化對機(jī)床產(chǎn)生熱誤差的影響大??； 步驟5，設(shè)定一個閾值b’，敏感度值不小于b’的a個溫度測點(diǎn)位置被保留下來，而其余位置的溫度變化對熱誤差影響很微小，都被舍去，即將k個溫度測點(diǎn)成功的縮減至a個最優(yōu)的測點(diǎn)位置組合，完成選擇優(yōu)化方法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟I中溫度測量分為7組:測量機(jī)床主軸前后軸承端蓋和主軸外殼法蘭的溫度、測量機(jī)床主軸箱的溫度、測量機(jī)床室內(nèi)環(huán)境的溫度、測量機(jī)床導(dǎo)軌的溫度、測量冷卻液的溫度、測量滾珠絲杠螺母的溫度、測量電動機(jī)的溫度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟I中采用兩個測量精度為Ium的位移傳感器，并分別安裝固定在機(jī)床刀架的X軸向和Z軸向上，用來測量機(jī)床X向的熱漂誤差和Z向的熱變形誤差。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟3中分開單獨(dú)建立 X向和Z向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，分別命名為X向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Z向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出層的I個神經(jīng)元代表X向或Z向的熱誤差。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟3中得到的X向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值為 [W]x=[ w ij] [V]x=[vjj (2) 其中i=l，2，…，m ；j=l, 2，…，Sx, Sx為X向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元數(shù)， 得到的Z向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值為 [W]z=[ w ij][V]z=[VjJ(3) 其中i=l，2，…，m ；j=l, 2，…，Sz, Sz為Z向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元數(shù)， 步驟4中敏感度的權(quán)積法表達(dá)式: Sens(i)= Σ SJ=1 w Vjl(4) 其中i=l，2，…，m ;求X向權(quán)積時S=Sx,求Z向權(quán)積時S=SZ。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的數(shù)控機(jī)床熱誤差補(bǔ)償建模溫度測點(diǎn)組合的選擇優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟4應(yīng)用權(quán)積法先得到從大到小依次排列的m個溫度測點(diǎn)位置中每個位置對X向熱誤差的敏感度值Sens (i) |x，然后得到從大到小依次排列的m個溫度測點(diǎn)位置中每個位置對X向熱誤差的敏感度值Sens (i) |z，再將每個測點(diǎn)溫度變量對X軸和Z軸熱誤差的敏感度值相加，即
Sens (i) =Sens (i) I X+Sens (i) I z(5) 并按大小順序依次排列m個Sens (i)值。
【文檔編號】G05B19/404GK103926874SQ201410097157
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2014年3月17日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月3日
【發(fā)明者】顧寄南, 汪樣興, 王樹林, 張云峰, 凌玉箭, 尹青, 周培壟, 劉元琦 申請人:江蘇齊航數(shù)控機(jī)床有限責(zé)任公司, 江蘇大學(xué)