基于深度学习的数控铣床加工误差检测研究  

作　　者：王海玲 

机构地区：[1]国能神东煤炭集团公司设备维修中心,内蒙古鄂尔多斯017200

出　　处：《设备管理与维修》2024年第10期34-37,共4页Plant Maintenance Engineering

摘　　要：针对数控铣床热误差预报精度低、自适应能力差等问题,采用模糊神经网络对其进行建模与误差检测,并将其与历史时序数据相结合,建立动态时序数据矩阵,作为模型的输入。精确刻画其与加工误差的复杂映射关系,实现基于Softmax输出层的精确预报。实验验证提出的基于支持向量机、BP等浅层神经网络的加工误差预报模型,能够将加工误差预报精度提高至2.5μm以下,为基于支持向量机、BP等浅层神经网络的热工误差预报提供理论依据。

关 键 词：数控铣床 深度学习 误差检测 

分 类 号：TG659[金属学及工艺—金属切削加工及机床]