基于 PSO 算法优化 BP 神经网络的数控机床热补偿

摘要：

热变形误差是影响数控机床加工精度的主要因素之一.为了减小机床热误差,提高加工精度,以GMC4000H/2五坐标横梁移动龙门加工中心为研究对象,运用粒子群优化算法优化BP神经网络,建立机床的温度变化和热变形误差之间的补偿模型,并介绍了热变形误差的检测方法以及运用基于嵌入式的热补偿系统进行误差补偿的方法.优化后的BP神经网络模型的补偿效果优于普通BP神经网络,且具有很好的预测补偿能力和拟合性能.仿真实验结果表明,该方法具有可行性和有效性.

关键词：PSO算法、数控机床、热误差补偿、BP神经网络

分类号：TH161

在线出版日期：2013-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：59-61