广义径向基函数神经网络在热误差建模中的应用.pdf

【广义径向基函数神经网络在热误差建模中的应用】 热误差建模是解决数控机床精度问题的关键技术之一，因为热变形是影响数控机床加工精度的主要因素。传统的方法如多元回归分析、时间序列分析等在处理热误差时存在效率低下、预测精度不足的问题。为此，广义径向基函数神经网络（Generalized Radial Basis Function，RBF）被引入到热误差建模中，以提高建模效率和预测精度。 广义径向基函数神经网络是一种非线性模型，它通过径向基函数作为隐藏层的激活函数，可以有效地拟合复杂的非线性关系。在热误差建模中，RBF网络能够捕获系统中各个部件因温度变化引起的复杂相互作用。具体来说，RBF神经网络利用输入数据的欧氏距离来确定每个数据点与中心点（或称为基函数的中心）的关系，形成一个局部化的响应，从而实现对热误差的精确建模。 文章中以数控导轨磨床主轴箱系统的热误差为例，布设了12个关键温度测量点，获取了两组独立的主轴箱系统热误差数据。这些数据分别用于建立RBF神经网络预报模型和验证模型的准确性。通过比较，广义RBF神经网络模型在热误差预测上表现出了更高的精度和更强的泛化能力，即对未见过的数据也有较好的预测效果。这表明，相对于传统的RBF神经网络，广义RBF网络在建模效率和模型的稳健性方面具有显著优势。 此外，文章还提及了聚类算法在广义RBF神经网络建模过程中的应用。聚类算法可以帮助确定网络中基函数中心的数量和位置，进一步优化模型的结构，提高模型的适应性和预测性能。同时，模型的泛化能力与鲁棒性是衡量其实际应用价值的重要指标，广义RBF神经网络在这两个方面都表现出色，为实时补偿数控机床的热误差提供了有效的方法。 总结来说，广义径向基函数神经网络在热误差建模中的应用展示了其在复杂非线性问题上的强大处理能力。这种技术不仅可以提高建模速度，还能提高预测精度，对于提高数控机床的加工质量和效率具有重要意义。随着深度学习和机器学习技术的不断发展，我们可以期待未来在热误差建模领域有更多创新和突破。