基于IA-PSO-BP模型的电主轴热误差预测方法
Machinery & Electronics（2020）
Abstract
针对电主轴在运作时因为温升而产生热误差的问题,提出一种基于免疫粒子群优化BP神经网络(IA-PSO-BP)的电主轴热误差预测模型.通过测量电主轴在工作过程中的温升以及热位移,获取建立预测模型所需的数据,使用IA-PSO-BP模型在MATLAB中建立热误差预测模型,并与未经过优化的BP神经网络所建立的模型进行测试对比.测试结果显示,经过优化的BP神经网络对热误差的补偿能力高达98.4％,和当前工程常用的BP神经网络相比,平均预测误差下降了62.6％,预测误差的均方差下降了66.4％,可见其预测精度得到了显著提升.
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