【摘 要】
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针对环境温度变化及数控机床本身发热导致机床加工精度降低的问题, 提出一种结合萤火虫算法与BP神经网络的数控机床热误差补偿方法.该方法两次使用萤火虫优化算法, 第一次用
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针对环境温度变化及数控机床本身发热导致机床加工精度降低的问题, 提出一种结合萤火虫算法与BP神经网络的数控机床热误差补偿方法.该方法两次使用萤火虫优化算法, 第一次用于筛选传感器数据, 第二次用于优化 BP 神经网络, 然后通过优质训练库和 GSO-BP 神经网络进行建模, 实现高精度的误差补偿.实验结果表明, 本文方法预测误差与实际误差更加接近, 补偿后残余误差更小, 且补偿稳定性好.
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