第12期 2016年12月
组合机床与自动化加工技术
Modular MachineTool &Automatic ManufacturingTechnique
文章编号：10012265(2016)12010003
DOI:10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2016. 12.027
基于GA-BP网络的数控机床热误差
优化建模研究
魏效玲，张宝刚，杨富贵，姬晓利
（河北工程大学机电工程学院，河北邯郸056038）
No.12 Dec.2016
摘要：为减小热误差对数控机床加工精度的影响，提出基于GA-BP神经网络的机床热误差优化建模方法。阐述遗传算法（GA)和BP神经网络算法，介绍GA-BP神经网络模型的具体步骤，建立BP神经网络热误差预测模型和GA-BP网络热误差优化模型。运用MATLAB软件对两种模型进行实验仿真，结果表明：GA-BP神经网络的数控机床热误差优化建模方法具有建模时间短、预测精度高、收敛速度快等优点。
关键词：热误差；遗传算法；BP神经网络；数控机床
中图分类号：TH161;TG659
文献标识码：A
Research on OptimizationModeling of CNC MachineTools
Thermal Error Based on GA-BP Neural Network WEI Xiao-ling,ZHANG Bao-gang, YANG Fu-gui,JI Xiao-li
( College of Mechanical and Electrical Engineering, Hebei University of Engineering, Handan Hebei 056038, China)
Abstract : In order to diminish the influence of thermal error on machining accuracy of CNC machine tools, a novel optimization modeling for thermal error in machine tools is put forward by GA to optimize BP neural network. This paper has elaborated genetic algorithms and BP neural network, introduced the specific steps of genetic to optimize BP neural network, build predict model with the thermal error of BP neural network and optimized model with GA-BP network.The simulation results conducted on MATLAB shows that the GA-BP method performs far better than BP neural network in terms of the model prediction accuracy and rate of convergence.
Key words : thermal error; genetic algorithms; BP neural network; CNC machine tools
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引言
随着精密加工技术的快速发展及复杂产品的大量涌现，机床的加工精度备受关注。数控机床在运转过程中，由于加工系统内部及外部各种因素影响而产生加工误差，这些误差严重影响了被加工零件的精度及表面质量[1]。大量研究表明：影响数控机床加工精度的主要误差为热误差，约占机床总体误差的40%~70%[23]。目前减小热误差有两种基本方法：热误差预测法和热误差补偿法[4]。预测法是一种“硬技术”，其耗时长、花费大，对于具有时变性、非线性等特点的热误差，实践证明补偿法是一种新型有效的方法。在误差补偿技术中建模是最为关键的环节，模型的精度和鲁棒性直接影响着补偿的效果。目前，常用的热误差建模方法有：人工神经
收稿日期：2016-01-24；修回日期：2016-02-25*基金项目：国家自然科学基金资助项目（61240050）
网络建模、模糊神经网络建模、最小二乘法建模、支持向量机建模[3]。文献[61详细阐述了BP神经网络热误差建模方法，并对其进行了仿真验证分析，但BP神经网络存在学习收敛速度慢、易于陷人局部极小点等缺陷，仿真结果不理想。因此，本文提出基于GA一BP神经网络的数控机床热误差预测建模，采用遗传算法（GA）优化 BP神经网络的权值和阅值来建立热误差预测模型，结果表明,GA-BP网络优化模型具有建模时间短、预测精度高、收敛速度快等优点。
GA-BP网络算法 1
1.1遗传算法
遗传算法是由美国教授J.Holland[7在1975年第一次提出，它借助于生物进化理论与遗传学原理，依据
作者简介：魏效玲（1963一），女，山西河津人，河北工程大学教授，研究方向为数控技术与机械制造技术，（E-mail)wxlsm@163.com；通讯作者：张万芳数9),男,西宝鸡人,河北工程大李额土研究生,研究方商为机械制造发其自动化(二)二163通