发明专利 已授权

一种具有外部输入的非线性自回归神经网络机床热误差建模方法

📄 申请号:CN201910946714.4 📄 发布日:2026/08/03

著录项目信息

申请日
2019-10-07
公开号
CN110705180B
公开日
2024-06-14
申请人
曲阜师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

数控机床精度控制, 热误差补偿, 智能制造

摘要

本发明公开了一种数控机床热误差建模方法,步骤包括:步骤1、测试机床温度与热误差数据;步骤2、采用信息熵的算法选择关键温度测点作为热误差模型的输入;步骤3:NARX模型训练;步骤4、通过模型计算出机床实时热误差补偿值。本发明的方法,采用相对信息熵的算法能够找到与热误差最具相关性的测温点;NARX模型能够克服温度‑热误差的滞回特性,具有预测精度高,适应能力强的优点。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN110705180B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

¥11000.0 元
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:43 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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