【摘 要】
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在追求高精度加工的现代数控系统中,热误差的消除具有重要的意义。文章首先简述了神经网络系统的特性及训练方法,成功地将神经网络模型应用于对数控机床直线进给系统的热误差
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳高精数控技术有限公司
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助（973项目,2011CB302400）
论文部分内容阅读
在追求高精度加工的现代数控系统中,热误差的消除具有重要的意义。文章首先简述了神经网络系统的特性及训练方法,成功地将神经网络模型应用于对数控机床直线进给系统的热误差进行建模,并取得了预期的成果,使最大预测误差降低到2μm,为进一步的热误差补偿奠定了基础。详细阐述了实际建模流程,根据训练数据的具体特征提出了一种新的数据预处理方法,使这些数据能更有效地应用于模型训练,是论文的一个创新点。
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