基于MEA-BP算法的卧式加工中心主轴热误差建模

摘要

主轴热误差是影响数控机床热精度最关键的因素,为了探究主轴在变温车间中不同转速不同冷却条件下温升与热误差之间的演化规律,以一台五轴卧式加工中心的主轴为研究对象,利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm, MEA)优化BP神经网络建立MEA-BP热误差模型,预测主轴热变形趋势。结果表明,建立的MEA-BP热误差模型,相比于传统的基于BP神经网络和遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络(GA-BP)建立的热误差模型,平均预测精度分别提高了63.16%和54.34%,验证了本模型在不同工况下的鲁棒性和泛化能力。