文献类型：期刊文章

作　　者：李振雨[1] 王好臣[1] 王功亮[1] 李家鹏[2]

LI Zhen-yu;WANG Hao-chen;WANG Gong-liang;LI Jia-peng(School of Mechanical Engineering,Shandong University of Technology,Shandong Zibo255049,China;Engineering Practice and Training Center,Shandong University of Technology,Shandong Zibo255049,China)

机构地区：[1]山东理工大学机械工程学院,山东淄博255049 [2]山东理工大学工程实训中心,山东淄博255049

出　　处：《机械设计与制造》

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：10

起止页码：130-133

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对机床主轴在运转过程中由于高速、热变形和应力集中等原因而发生平移、旋转、压缩和伸展等,提出了一种基于BP神经网络和误差标定拟合对机床主轴轴心轨迹误差预测的方法。该方法首先通过实验测量出机床主轴轴心轨迹的偏心数据形成样本,运用BP神经网络对样本进行训练,然后根据样本训练结果预测机床主轴轴心偏转的将来值,最后通过三维张量空间分布函数分析将来值与理论值拟合情况得出机床运转状态。实验结果显示,当迭代次数epoch=2,训练误差为Validation=0.0052442时,训练后的拟合曲线拟合效果较好,此时BP训练状态最佳,训练后的主轴偏转结果能够反映和预测机床运转状态。本方法对于生产过程中的机床定期维修保养具有重要的指导意义。

关 键 词：机床主轴 张量空间 BP神经网络 轴心轨迹

分 类 号：TH16] TH17