基于BP神经网络的数控机床误差辨识方法研究

摘要

数控机床误差辨识是进行误差补偿的关键技术,一般很难通过建立准确的数学模型对误差进行辨识.而神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,因此可将其应用于数控机床误差辨识.研究了基于BP神经网络的数控机床测头测量误差参数的辨识方法.通过理论分析和实验研究,可确定测头安装误差参数和测头测量误差参数的模型,还可确定消除测头系统不确定性误差项的条件.研究为确定检测方法和规划检测路径提供了可靠的依据.