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基于TCN-LSTM-DA的数控机床主轴热误差动态建模
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作者 杨柯 彭骥 +3 位作者 李龙江 苗志毅 胡晓兵 赵周杰 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第3期12-18,共7页
主轴热误差是影响机床精度的关键误差源,而热误差补偿是减小主轴热误差的重要技术,其中热误差建模是前提和基础。为提高热误差模型的预测能力,提出一种结合时间卷积网络(TCN)、长短期记忆网络(LSTM)和差分注意力机制(DA)的动态建模方法... 主轴热误差是影响机床精度的关键误差源,而热误差补偿是减小主轴热误差的重要技术,其中热误差建模是前提和基础。为提高热误差模型的预测能力,提出一种结合时间卷积网络(TCN)、长短期记忆网络(LSTM)和差分注意力机制(DA)的动态建模方法。该方法通过模糊C均值聚类(FCM)及互信息(MI)选取温度关键点,TCN提取温度序列全局时序特征,LSTM捕捉时序间依赖关系,并引入差分注意力机制调整时间步权重,利用鲸鱼优化算法(WOA)优化关键超参数,构建TCN-LSTM-DA热误差模型。结果表明,TCN-LSTM-DA模型具有优异预测能力,对比消融实验中的LSTM-DA、TCN-LSTM、TCN-DA及传统的LSTM、GRU和BPNN模型,其MAE平均降低了约15.6%、17.8%、21.9%、24.1%、31%和32.2%,RMSE平均降低了约16.4%、19.0%、22.1%、26.3%、28.8%和32.8%,验证了各模块必要性,为热误差补偿提供了核心支撑。 展开更多
关键词 数控机床 主轴热误差 热误差动态建模 tcn-lstm-da
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