基于新陳代謝與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的加工誤差預(yù)測(cè)及補(bǔ)償.pdf

1、機(jī)械加工過程存在隨機(jī)性、非線性、不確定性等因素的影響，決定了機(jī)械加工尺寸是動(dòng)態(tài)變化的，導(dǎo)致機(jī)械加工精度的不斷變化，影響機(jī)械加工質(zhì)量。機(jī)械加工誤差預(yù)測(cè)是機(jī)械加工質(zhì)量在線監(jiān)控的重要環(huán)節(jié)，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)誤差補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵。因此，對(duì)科學(xué)、高效的新型預(yù)測(cè)建模技術(shù)以及誤差補(bǔ)償方法的研究是非常有必要的。
　　本文在歸納總結(jié)機(jī)械加工誤差預(yù)測(cè)及誤差補(bǔ)償相關(guān)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對(duì)機(jī)械加工誤差預(yù)測(cè)技術(shù)以及加工誤差補(bǔ)償技術(shù)進(jìn)行深入研究，提高零件加工質(zhì)量，為企業(yè)自動(dòng)化

2、生產(chǎn)提供技術(shù)支持。主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：
　　（1）基于新陳代謝模型的機(jī)械加工誤差預(yù)測(cè)技術(shù)研究。根據(jù)機(jī)械加工過程的特點(diǎn)，分析傳統(tǒng)灰色GM(1,1)模型的不足，提出采用新陳代謝模型進(jìn)行加工誤差預(yù)測(cè)。根據(jù)新陳代謝模型的建模原理，通過實(shí)例對(duì)影響新陳代謝模型預(yù)測(cè)精度的兩個(gè)因素模型維數(shù)和背景值分別進(jìn)行研究，證明模型維數(shù)和背景值對(duì)模型預(yù)測(cè)精度的影響非常大。在此基礎(chǔ)上，提出了新陳代謝優(yōu)化模型，該模型預(yù)測(cè)精度較傳統(tǒng)模型有所提高，但是依舊不是很

3、理想。
　　（2）基于新陳代謝模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型加工誤差預(yù)測(cè)技術(shù)研究。分析新陳代謝模型及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)，通過殘差將新陳代謝模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組合在一起，提出新陳代謝-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型，對(duì)機(jī)械加工精度進(jìn)行預(yù)測(cè)研究，預(yù)測(cè)精度高、速度快，驗(yàn)證了組合模型對(duì)機(jī)械加工精度預(yù)測(cè)的方法是可行的，為機(jī)械加工過程精度控制提供有效方法。
　?。?）機(jī)械加工誤差補(bǔ)償。在對(duì)機(jī)械加工誤差預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，分析加工誤差補(bǔ)償方法與補(bǔ)償原理，并