本文選題：數(shù)控機床　切入點：運動精度　出處：《農(nóng)業(yè)機械學報》2015年10期

【摘要】：針對難以通過數(shù)學建模方法分析數(shù)控機床運動精度演化規(guī)律的問題,提出了基于混沌相空間重構(gòu)理論的數(shù)控機床運動精度非線性演化預測方法。采用平均互信息法計算延遲時間,以虛假最近鄰點法計算最小嵌入維數(shù),對數(shù)控機床運動精度的一維時間序列進行相空間重構(gòu),獲得與原系統(tǒng)拓撲同構(gòu)的狀態(tài)空間�；诨煦缦到y(tǒng)內(nèi)在的規(guī)律性和有序性,用相點軌跡描述運動精度在相空間中的演化規(guī)律,以相點的多維分量構(gòu)成輸入向量,以運動精度預測值為輸出向量,構(gòu)造了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性預測模型。引入了量子粒子群方法對預測模型參數(shù)進行優(yōu)化,得到RBF預測網(wǎng)絡的中心點、寬度及連接權(quán)值的全局最優(yōu)值,采用優(yōu)化后的模型對數(shù)控機床運動精度演化趨勢進行了預測。實驗結(jié)果表明,基于混沌相空間重構(gòu)的預測模型,可以很好地追蹤數(shù)控機床運動精度的演變趨勢和規(guī)律,有較高的預測精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to analyze the evolution law of motion precision of NC machine tool by mathematical modeling method, A nonlinear evolution prediction method for motion accuracy of NC machine tools based on chaotic phase space reconstruction theory is proposed. The delay time is calculated by the mean mutual information method and the minimum embedding dimension is calculated by the false nearest neighbor method. The phase space reconstruction of one dimensional time series of motion accuracy of NC machine tools is carried out, and the state space isomorphic to the topology of the original system is obtained. Based on the inherent regularity and order of chaotic system, The evolution law of motion precision in phase space is described by phase point trajectory. The input vector is composed of multi-dimensional component of phase point, and the prediction value of motion accuracy is taken as output vector. The nonlinear prediction model based on RBF neural network is constructed. Quantum particle swarm optimization (QPSO) is introduced to optimize the parameters of the prediction model, and the global optimal values of the center point, width and connection weight of the RBF prediction network are obtained. An optimized model is used to predict the evolution trend of numerical control machine tool motion accuracy. The experimental results show that the prediction model based on chaotic phase space reconstruction can track the evolution trend and law of numerical control machine tool motion accuracy well. It has high prediction accuracy.
【作者單位】： 四川大學制造科學與工程學院;重慶理工大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51305476) “十二五”國家科技重大專項資助項目(2013ZX04005-012)
【分類號】：TG659

【參考文獻】

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本文編號：1690961