文档名：基于PLSBP神经网络的数控机床热误差建模研究
摘要：针对BP神经网络在机床热误差建模中具有拟合非线性数据的特性、但存在稳健性较差的缺陷,提出一种PLS-BP神经网络建模方法,能有效提高模型的预测精度和稳健性.通过偏最小二乘法对温度数据降维处理提取主成分,消除其所包含的冗余信息,基于BP神经网络与热误差建立回归映射模型,并与传统BP模型的预测效果对比分析.研究结果表明:所提出PLS-BP建模方法具有较高的预测精度和稳健性,可将多组预测结果残余标准差的最大均值、残余标准差的最大标准差分别控制在3.13和1.32μm以内,相比传统BP模型具有显著优势.
作者：王文辉 苗恩铭 唐光元 冯天勤Author：WANGWenhui MIAOEnming TANGGuangyuan FENGTianqin
作者单位：重庆理工大学机械工程学院,重庆400054
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(21)
分类号：TH161+.4
关键词：数控机床 热误差 偏最小二乘 BP神经网络
Keywords：CNCmachinetools thermalerror partialleastsquares BPneuralnetworks
机标分类号：TG659TP391TU472.6
在线出版日期：2023年12月18日
基金项目：国家重点研发计划，重庆市技术创新与应用发展专项重点项目，重庆市技术创新与应用发展专项重点项目基于PLS-BP神经网络的数控机床热误差建模研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(21)王文辉 苗恩铭 唐光元 冯天勤针对BP神经网络在机床热误差建模中具有拟合非线性数据的特性、但存在稳健性较差的缺陷,提出一种PLS-BP神经网络建模方法,能有效提高模型的预测精度和稳健性.通过偏最小二乘法对温度数据降维处理提取主成分,消除其所包含...参考文献和引证文献
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