【摘 要】
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为了快速准确地识别数控机床误差因素,提出了一种基于深度学习框架的运动误差智能溯因方法。首先,建立数控机床圆运动误差轨迹基准圆模型,生成理论样本解决深度学习大数据训
【基金项目】
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国家自然科学基金项目面上项目(51775074);重庆市重点产业共性关键技术创新重点研发项目(cstc2017zdcy-zdyfX0066,cstc2017zdcy-zdyfX0073);重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0352)资助
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为了快速准确地识别数控机床误差因素,提出了一种基于深度学习框架的运动误差智能溯因方法。首先,建立数控机床圆运动误差轨迹基准圆模型,生成理论样本解决深度学习大数据训练问题;然后,基于深度学习目标检测框架,提出数控机床运动误差溯因模型,构建深度卷积网络层自动提取圆运动轨迹特征,改进候选区域生成机制实现轨迹判别及区域生成;最后,模型的区域识别层准确识别误差轨迹类型,通过圆运动轨迹与误差源的映射关系实现对运动误差快速准确智能溯因。实验表明,本文方法可行且适应性好,识别溯源准确,正确率超过96%。
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