制造技术与机床
製造技術與機床
제조기술여궤상
MANUFACTURING TECHNOLOGY & MACHINE TOOL
2009年
4期
63-65
,共3页
黄建军%刘会霞%杨润党%倪炎榕%王霄
黃建軍%劉會霞%楊潤黨%倪炎榕%王霄
황건군%류회하%양윤당%예염용%왕소
振动%预测神经网络%Levenberg-Marquardt%算法
振動%預測神經網絡%Levenberg-Marquardt%算法
진동%예측신경망락%Levenberg-Marquardt%산법
为准确预测数控车削时机床的振动情况,搭建了一个能用于测量机床振动信号的实验平台.并运用Levenberg-Marquardt算法改进BP神经元网络,建立了改进BP神经网络的非线性系统预测模型,实现了对机床刀架的振动趋势进行多步预测,为提高工件加工质量、加工精度和进行故障诊断提供了依据.结果表明L-M算法的收敛速度和预测精度均明显优于标准的BP算法.
為準確預測數控車削時機床的振動情況,搭建瞭一箇能用于測量機床振動信號的實驗平檯.併運用Levenberg-Marquardt算法改進BP神經元網絡,建立瞭改進BP神經網絡的非線性繫統預測模型,實現瞭對機床刀架的振動趨勢進行多步預測,為提高工件加工質量、加工精度和進行故障診斷提供瞭依據.結果錶明L-M算法的收斂速度和預測精度均明顯優于標準的BP算法.
위준학예측수공차삭시궤상적진동정황,탑건료일개능용우측량궤상진동신호적실험평태.병운용Levenberg-Marquardt산법개진BP신경원망락,건립료개진BP신경망락적비선성계통예측모형,실현료대궤상도가적진동추세진행다보예측,위제고공건가공질량、가공정도화진행고장진단제공료의거.결과표명L-M산법적수렴속도화예측정도균명현우우표준적BP산법.
