[发明专利]一种基于CNN-GRU组合神经网络机床进给系统热误差预测方法在审
| 申请号： | 202310684985.3 | 申请日： | 2023-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN116540632A | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 孙兴伟;杨铜铜;刘寅;杨赫然;董祉序;张维锋;赵泓荀;潘飞;李姗姗 | 申请（专利权）人： | 沈阳工业大学 |
| 主分类号： | G05B19/408 | 分类号： | G05B19/408 |
| 代理公司： | 辽宁汇申专利代理事务所(特殊普通合伙) 21227 | 代理人： | 徐枫燕 |
| 地址： | 110020 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于CNN‑GRU组合神经网络机床进给系统热误差预测方法，首先采集机床温度场和热误差数据，再数据预处理对异常数据进行删除替换，对缺失数据进行补充；然后对数据进行归一化处理，运用模糊c均值聚类、灰色关联度分析确定机床进给系统的温度敏感点，将温度敏感点数据、进给轴位置数据及热误差数据合并，对数据集进行划分，得到训练集、测试集，并对各个数据集进行归一化处理；最后，搭建CNN‑GRU组合神经网络，使用训练集训练模型，并调整超参数使用测试集检验最优模型的预测精度，使用网络模型对测试集进行预测，并使用误差评价指标对神经网络模型预测精度进行评价。本发明针对机床进给系统的热特性，设计了相应的进给系统热误差预测模型，实现了对机床进给系统热误差的精准预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn gru 组合 神经网络 机床 进给 系统 误差 预测 方法 | ||
【主权项】：
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