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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
G06F30_27
IPC 分类号
G06F30_27
,
G06F30_17
,
G06N3_09
,
G06F18_27
,
G06F119_08
,
技术画像
所属领域
误差建模
神经网络
误差建模
应用场景
数控机床精度控制, 热误差补偿, 智能制造
AI 智能推荐
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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。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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当前第 / 件
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