基于蚁群算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿

摘要

文章针对影响数控机床加工精度的温度误差进行研究分析,提出了一种基于蚁群算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿方法.文章详细阐述了蚁群算法和BP神经网络算法,以及蚁群算法优化BP神经网络过程,给出了数控机床热误差补偿硬件系统.以三轴联动卧式加工中心为例,在合理布置热传感器的同时,利用粗集理论相关知识方法,提取机床热误差补偿重要特征参数.运用蚁群算法优化BP神经网络建立精确较高和鲁棒性较强的热误差模型.通过实验仿真结果表明经补偿机床加工精度得到较大提升,补偿效果也明显优于BP神经网络以及PSO-BP神经网络,具有一定的理论意义和实用价值.