[发明专利]一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法

摘要

本发明公开一种数控机床检测方法，属于数控机床检测技术领域，主要涉及一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法；本发明为解决现有技术中检测精确度不高、对数控机床检测效果不理想的问题；本发明包括以下步骤步骤一，建立模糊神经网络模型；步骤二，确定神经网络优化权值和输出误差指标；步骤三，对网络模型的系统滞后时间常数进行优化辨识；步骤四，使用遗传算法确立优化参数并求解。本发明通过模糊神经网络对数控机床进行检测，通过模糊控制以及遗传算法求解，实现对数控机床检测的精确控制。本发明自动化程度高，系统运行稳定性和可靠性高，控制精度高，使用寿命长，易于实现。

主权项

一种基于模糊神经网络的数控机床检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，建立模糊神经网络模型：根据数控机床检测方式的实际情况，选择数控机床主轴系统、数控机床伺服系统、数控机床电气系统和数控机床液压系统为检测对象，建立四层模糊神经网络模型；步骤二，确定神经网络优化权值和输出误差指标：选择神经网络的初始权值以及输出误差指标，给定不同的监督信号，反复修改神经网络的优化权值，使神经网络模型的输出接近步骤一中四种检测对象所有的期望输出；步骤三，模型优化：对步骤二所建立的模糊神经网络模型进行优化，对网络模型的系统滞后时间常数进行优化辨识；步骤四，求解：将步骤三中优化后的神经网络模型使用遗传算法确立优化参数并求解。