[发明专利]一种基于DSP的数控机床X-Y工作台定位误差实时补偿方法在审
| 申请号： | 201810889168.0 | 申请日： | 2018-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN108958163A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 顾嘉辉;江磊;王彭通;李莉 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G05B19/404 | 分类号： | G05B19/404 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于DSP的数控机床X‑Y工作台定位误差实时补偿方法，应用激光干涉仪对不同速度、位置下数控机床X‑Y工作台的定位误差进行测量，在MATLAB中建立GA‑BP神经网络对测量数据进行训练，根据训练优化后的权值和阈值在DSP中进行定位误差建模和预测。本方法通过GA‑BP神经网络建模简化了建模难度，提高了补偿精度，又根据DSP强大的运算能力，将GA‑BP定位误差模型移植到DSP中，使系统达到实时补偿的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 定位误差 实时补偿 数控机床 建模 工作台 测量数据 模型移植 应用激光 运算能力 干涉仪 权值和 测量 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于DSP的数控机床X‑Y工作台定位误差实时补偿方法，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤1、分析数控机床X‑Y工作台定位误差存在原因和GA‑BP神经网络的工作原理，确定输入输出信号；步骤2、由激光干涉仪对不同影响因素下X‑Y工作台定位误差进行测量；步骤3、设计一个个体数量、遗传代数和隐含层数目可变的GA‑BP神经网络，由此确定数控机床X‑Y工作台定位误差的网络结构；步骤4、按GA‑BP算法编程、训练，获得最优权值和阈值；步骤5、根据最优的权值和阈值，在DSP中建立数控机床定位误差补偿模型；步骤6、用DSP实现GA‑BP神经网络，并在仿真平台模拟效果。
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