发明专利已授权

基于并联深度学习网络的数控机床热误差预测与补偿方法

📄 申请号：CN201810936815.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-08-16

公开号

CN108803486B

公开日

2021-02-02

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05B19_404

IPC 分类号

G05B19_404

技术画像

所属领域

数控机床数控机床热误差补偿深度学习

应用场景

精密加工, 智能制造, 工业自动化

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摘要

本发明公开了一种基于并联深度学习网络的数控机床热误差预测与补偿方法，包括如下步骤：A、采集样本数据：在数控机床上选取热源测量点，检测热源测量点的温度值，和对应时间点的主轴热误差值，作为样本数据；B、建立基于并联深度信念网络的深度学习热误差预测模型；C、将采集到样本数据训练深度学习热误差预测模型；D、实时检测数控机床热源测量点的温度值，并输入训练后的深度学习热误差预测模型，实时预测热误差值；E、将预测的热误差值作为数控机床坐标系原点的补偿平移量，通过坐标系原点偏移实现热误差实时补偿。本发明具有能够准确表征大数据情况下监测温度信号与热误差之间复杂的映射关系，有利于提高热误差预测与补偿精度等优点。

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

美罗培南用钯碳催化剂的制备方法

当前第 / 件

一种悬架橡胶衬套优化方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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