基于優(yōu)化的BP神經網絡的機床主軸熱誤差建模方法研究

摘要： 針對傳統(tǒng)單一溫度測點在監(jiān)測數控機床主軸溫度變化方面的局限性，以及基于反向傳播神經網絡(BP)的熱誤差模型在精度、收斂性及魯棒性上存在的不足，提出一種基于多溫度傳感器的自適應粒子群優(yōu)化反向傳播神經網絡(IAPSO-BP)模型，旨在提高主軸熱誤差的辨識精度。引入多個溫度傳感器，以全面監(jiān)測主軸的溫度信息。自適應粒子群算法的應用減少了人工參數調整的需求，并提高了模型的泛化能力。以特定型... （共7頁）