[发明专利]一种基于神经网络模型的机床误差数据拟合与预测方法在审
| 申请号： | 201910151923.X | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN109783987A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 向华;余金舫;熊成;陈吉红;周浩;王超 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/06 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 孔娜;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于误差预测相关技术领域，其公开了一种基于神经网络模型的机床误差数据拟合与预测方法，该方法包括以下步骤：(1)将机床的行程空间按照预定间距划分为三维空间网格，并使用激光跟踪仪依次测量出每个空间网格点在三个坐标轴上的误差；(2)将所测得的空间网格点的坐标作为神经网络模型的输入层，将空间网格点测量误差作为输出层；其中，所述神经网络模型采用单隐层神经网络来对机床空间点数据进行拟合；(3)基于测得的误差数据对所述神经网络模型进行训练以得到机床误差模型；(4)采用所述机床误差模型对机床空间非网格点的误差值进行预测，由此完成机床误差数据的拟合与预测。本发明提高了训练速度及精度，适用性及灵活性较好。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 机床误差 空间网格 机床 机床误差模型 预测 数据拟合 拟合 三维空间网格 激光跟踪仪 神经网络 误差数据 误差预测 行程空间 单隐层 点测量 点数据 输出层 输入层 网格点 坐标轴 测量 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络模型的机床误差数据拟合与预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)将机床的行程空间按照预定间距划分为三维空间网格，并使用激光跟踪仪依次测量出每个空间网格点在三个坐标轴上的误差；(2)构建神经网络模型，并将所测得的机床的空间网格点的坐标作为所述神经网络模型的输入层，将空间网格点测量误差作为输出层；其中，所述神经网络模型采用单隐层神经网络来对机床空间点数据进行拟合；(3)基于测得的误差数据对所述神经网络模型进行训练以得到机床误差模型，其中训练是以所述神经网络模型的输出值与实际值之间的均方误差最小为目标，并采用BP算法来对训练中的权值和阈值进行更新，以实现所述神经网络模型的训练学习；(4)采用所述机床误差模型对机床空间非网格点的误差值进行预测，由此完成机床误差数据的拟合与预测。
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