数据驱动的机床进给伺服系统机器学习建模方法及系统

摘要

本发明属于机床进给系统建模技术领域，公开了一种数据驱动的机床进给伺服系统机器学习建模方法及系统，设计训练集轨迹，采集运行结果；根据速度v构建非线性摩擦特征ftfric；选择神经网络的类型和结构，确定网络层数和每层神经单元数；构建电信号预测网络和进给系统输出预测网络，训练神经网络，得到训练好的电信号预测网络和进给系统输出预测网络；将目标轨迹的特征输入训练好的电信号预测网络和进给系统输出预测网络，得到目标轨迹的输出预测结果；利用模型输出的目标轨迹预测结果对目标轨迹进行预补偿，得到预补偿后的轨迹命令。本发明利用中间量和构建的非线性摩擦特征提高了数据驱动的进给系统的建模精度和预测精度。