文档介绍：第卷第期电子测量与仪器学报.
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机床热误差建模及检测系统模块设计木
郑学刚赵宇吴洪涛
南京航空航天大学机械电子工程,南京
摘要:提出了基于模糊神经网络的数控机床温度与热变形的数学模型,该模型根据输入输出样本自动设计和调整模糊系
统的参数,并使传统神经网络中没有明确物理含义的权值被赋予模糊逻辑中推理参数的物理含义。将模糊逻辑理论和神经网络
结合,提高了网络的泛化能力。文中给出了模糊神经网络结构、算法的具体实现过程。并通过一个仿真实例说明模型可以将
内的热变形补偿到. 内,补偿效果明显。针对补偿技术研究与应用中需要快速采集大量的温度及热变形信号问题,
以微控制器为核心进行模块化设计,温度采集模块通过接口与上位机连接组成数据采集系统。可以方便、
灵活的完成数据采集任务。
关键词:模糊神经网络;数控机床;热误差补偿;建模;检测系统;模块化
中图分类号: 文献标识码: 国家标准学科分类代码:.

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引言化设计的思路,以提高机床的加工精度。
机床热误差建模
机床热误差补偿技术目前仍受到热误差模型鲁
棒性和通用性与机床高精度温度和热误差在线检测近年来在机床热误差补偿领域提出的建模方法
技术的制约,而无法走出实验室。本文针对上述两个主要有以下几种:正交试验设计建模法;综合
方面提出了模糊神经网络建模方法与检测系统模块最小二乘建模法;多变量回归分析模型Ⅲ;神经
本文于年月收到。
基金项目:先进数控技术江苏省高校重点实验室开放基金编号:资助项目。
第期机床热误差建模及检测系统模块设计
网络模型【;递推建模法【等。本文结合模糊逻辑设㈣,“‘舢,⋯,“为神经元输人信号,而
理论与神经网络自身的优点,提出了基于模糊神经为其输出, ’为连接权值,表示层数。组成模糊神
网络进行热误差建模的方法。
经网络推理系统的各层可描述如下:
. 模型结构第一层为输入层,个空白的圆圈表示在节
机床热误差一般有个关键温度点【】,对于任何点内对输入信号未作处理,方框中的一表示固定输
一个方向的热变形均可以采用输入输出的网络人。由方框到第二层节点的权值为,由圆圈到第
结构,图为机床主轴,,方向热变形的模糊神二层节点的权值均为。对此层有
经网络热误差预报模型结构。网络采用层模糊神“

经网络的直接推理模型,网络模型实现个输入,
第二层为偏移层,共有个节点,第二、三
,,变量和个输出,,变量之间的映射关
层之间的权值为’。对此层有
系。对于每个输入变量,,,均用负大,
/一神经元神经元神经元, 神经元神经元神经元
负小,零,正小,正大个等级的模糊
第三层为函数层,共有个节点,
状态来描述。输入变量的各个模糊状态的隶属度函
在结点内计算出函数值。第三、四层间的权
数由函数合成得到,网络模型结论部分采用
值为一或,如图标注。对此层有
数值形式,得到模糊网络规则形式为:
卸卸
⋯丽
。目‘,
规则中的为网络中第六层与第七层间的连接第四层为合成层,共有个结点