机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE
2014年
8期
264-267
,共4页
李启光%韩秋实%彭宝营%陈秀梅
李啟光%韓鞦實%彭寶營%陳秀梅
리계광%한추실%팽보영%진수매
凸轮%误差预测%力位融合%补偿
凸輪%誤差預測%力位融閤%補償
철륜%오차예측%력위융합%보상
Cam%Error Prediction%Multi-Sensor Fusion%Compensate
廓形误差是凸轮最重要的精度指标,由于磨削过程复杂,廓形误差通常通过离线抽检获得,难以实现在线补偿控制.提出了一种基于BP神经网络与镜面补偿凸轮磨削力-伺服滞后信息融合廓形误差预测、补偿方法.通过对凸轮磨削过程中影响廓形误差的主要因素分析,将X轴跟随误差、C轴跟随误差、磨削力三项传感器信息作为输入特征,凸轮廓形误差作为输出特征,利用BP神经网络的逼近性能和全局最优特性,建立了凸轮廓形误差预测模型,并提出了凸轮廓形误差镜面补偿方法.进行了预测模型训练与补偿验证,结果表明,该方法能够有效预测凸轮廓形误差,并提高凸轮加工廓形精度.
廓形誤差是凸輪最重要的精度指標,由于磨削過程複雜,廓形誤差通常通過離線抽檢穫得,難以實現在線補償控製.提齣瞭一種基于BP神經網絡與鏡麵補償凸輪磨削力-伺服滯後信息融閤廓形誤差預測、補償方法.通過對凸輪磨削過程中影響廓形誤差的主要因素分析,將X軸跟隨誤差、C軸跟隨誤差、磨削力三項傳感器信息作為輸入特徵,凸輪廓形誤差作為輸齣特徵,利用BP神經網絡的逼近性能和全跼最優特性,建立瞭凸輪廓形誤差預測模型,併提齣瞭凸輪廓形誤差鏡麵補償方法.進行瞭預測模型訓練與補償驗證,結果錶明,該方法能夠有效預測凸輪廓形誤差,併提高凸輪加工廓形精度.
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