伯特利數(shù)控 加工中心  鉆攻中心  

 前言：

隨著精密加工技術的快速發(fā)展及復雜產(chǎn)品的大量涌現(xiàn)，加工中心的加工精度備受關注。CNC加工中心在運轉(zhuǎn)過程中，由于加工系統(tǒng)內(nèi)部及外部各種因素影響而產(chǎn)生加工誤差,這些誤差嚴重影響了被加工零件的精度及表面質(zhì)量® ,大量研究表明:影響CNC加工中心加工精度的主要誤差為熱誤差，約占加工中心總體誤差的40%?70% ^{12 51}。目前減小熱誤差有兩種基本方法:熱誤差預測法和熱誤差補償法^H。預測法是一種“硬技術”，其耗時長、花費大,對于具有時變性、非線性等特點的熱誤差，實踐證明補償法是一種新型有效的方法。在誤差補償技術中建模是最為關鍵的環(huán)節(jié),模型的精度和魯棒性直接影響著補償?shù)男ЧＤ壳?，常用的熱誤差建模方法有：人工神經(jīng)
網(wǎng)絡建模、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建模、最小二乘法建模、支持向量機建模^[3。文獻6]詳細闡述了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡熱誤差建模方法,并對其進行了仿真驗證分析，但BI'神經(jīng)網(wǎng)絡存在學習收斂速度慢、易于陷入局部極小點等缺陷，仿真結果不理想。因此,本文提出基于GA — i!r神經(jīng)網(wǎng)絡的CNC加工中心熱誤差預測建模,采用遺傳算法（GA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值來建立熱誤差預測模型，結果表明,GA4P網(wǎng)絡優(yōu)化模型具有建模時間短、預測精度高、收斂速度快等優(yōu)點。

1 GA4P網(wǎng)絡算法

1.1遺傳算法

遺傳算法是由美國教授J.丨丨<l™d^[7]在1975年第_次提出，它借助于生物進化理論與遺傳學原理，依據(jù)

適者生存、優(yōu)勝劣汰的原則，模擬生物種群由簡單到高級的生物進化過程，從而達到初始解逐漸趨近最優(yōu)解的目的。它是一種具有全局搜索能力的優(yōu)化算法，基本要素有:染色體編碼、初始群體確定、個體適應度函數(shù)選擇、遺傳操作設計和運行參數(shù)設定^S。

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，采用誤差反向傳播訓練學習，具有極強的非線性映射能力，是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之_^6]。它的拓撲結構包括:輸入層、隱含層和輸出層^M，圖1為它的結構示意圖，表示輸入值，= 1,2,…,ra)表示輸出值，._W(/為輸入層與隱含層的連接權值，為隱含層與輸出層的連接權值。

1.3 GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡法不僅可以進行全局尋求最優(yōu)解，而且還能克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡法自身的眾多缺陷，此種方法已應用于很多領域。遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實質(zhì)是對BP神經(jīng)網(wǎng)絡權值和閾值進行優(yōu)化,整個過程的基本思想是:首先用遺傳算法全局優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值，滿足要求之后再用BP神經(jīng)網(wǎng)絡在極值點附近快速搜索，直到滿足要求為止。經(jīng)過全局尋優(yōu)與快速搜索的相互配合,不僅提高了整個模型的收斂速度，而且還解決了易于陷入局部極值點等問題。基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的運算流程如圖2所示。

GA~BP網(wǎng)絡的建模步驟如下：

(1)  參數(shù)編碼將權值和閾值作為參數(shù)變量進行編碼,生成初始種群，編碼方法選用浮點數(shù)編碼法。

(2)  適應度函數(shù)選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡的誤差平方和越小，網(wǎng)絡的性能越好，所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一個最小化優(yōu)化問題，故適應度函數(shù)可用誤差平方和的倒數(shù)來表示，即： 

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結束語：

 為研究影響加工中心加工精度的主要因素熱誤差，提出基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的CNC加工中心熱誤差預測方法，本文以立式鏜加工中心為研究對象，合理布置溫度傳感器和位移傳感器采集記錄相關數(shù)據(jù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡熱誤差預測模型和GA~BP網(wǎng)絡熱誤差優(yōu)化模型。經(jīng)對比,GA~BP網(wǎng)絡模型的殘余誤差寬帶、殘余誤差平均值及殘余誤差均方差均小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可見GA~BP網(wǎng)絡模型的預測精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。因此將GA - BP網(wǎng)絡預測模型用于加工中心熱誤差補償系統(tǒng)可有效減小熱誤差，提高加工中心的加工精度。

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