【摘 要】
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对于数控车床而言,热误差是其最大的误差源,而其中最困难的是热误差建模.现有BP算法的神经网络模型存在学习收敛速度慢,容易陷入局部极小点的缺点.文中使用径向基函数理论建
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对于数控车床而言,热误差是其最大的误差源,而其中最困难的是热误差建模.现有BP算法的神经网络模型存在学习收敛速度慢,容易陷入局部极小点的缺点.文中使用径向基函数理论建立了基于RBF神经网络的数控机床热误差数学模型.讨论了RBF网络参数的初始化及学习;给出了两种建模方式的RBF网络建模算例,将其建模性能指标与经典最小二乘法建模指标进行综合对比,可知RBF网络各项指标均优于经典最小二乘方法.最后验证了RBF网络建模的鲁棒性.结果表明:径向基神经网络模型与经典最小二乘线性模型相比,拟合性能更好,预测补偿能力强且
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