摘要
热误差是影响高精度数控机床加工精度的主要的误差因素。文章主要论述了利用BP神经网络来建立CX8075车铣复合加工中心电主轴热误差补偿模型的建模的过程,以两组不同的数据,分别进行的训练和预测,经过在软件MATLAB中的模拟测试,通过BP神经网络建立的电主轴热误差补偿模型具备了较高的拟合和预测精度。分析结果表明,电主轴的原始热误差值与模型计算的输出结果的值非常接近,最低补偿率可达90%以上,这代表运用该BP神经网络模型能够补偿大部分的热变形误差。
Thermal error has become a main error factor which influence the machining accuracy of the CNC machine tools, this article mainly discusses the process of modeling for the thermal errors of the motorized spindle of CX8075 turning-milling combined machining center by used of the way of BP neural network, one set of data is used for the training of the network, and the other one is used for the errors forecasting, the simulation results show that the thermal error compensation model has a high fitting and error forecasting accuracy.
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2013年第1期36-38,41,共4页
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
基金
国家重大科技专项资助(2009XZ04001-033)
国家自然科学基金资助(51175479)
河南省教育厅重点项目(12B460022)
关键词
电主轴
BP神经网络
热变形误差
motorized spindle
BP neural network
thermal errors
