【摘 要】
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针对柔性臂坐标测量机的热变形误差问题,为了进一步提高其测量精度,分析了自身发热导致的热误差对测量机精度的影响,布置了相应的温度传感器进行监测.利用BP神经网络建立热变
【机 构】
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安徽工业大学电气与信息工程学院,马鞍山钢铁股份有限公司热电总厂
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(1908085ME134),安徽省重点研究与开发计划项目(1804a09020094),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0054,KJ2018A0060)
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针对柔性臂坐标测量机的热变形误差问题,为了进一步提高其测量精度,分析了自身发热导致的热误差对测量机精度的影响,布置了相应的温度传感器进行监测.利用BP神经网络建立热变形误差补偿模型,通过模拟退火算法优化权值,加快了收敛速度并解决了神经网络易陷入极小值缺点.通过实验获得样本训练所建模型,进行测量误差补偿验证,结果表明SA-BP模型补偿后误差的平均值相比BP模型减小了0.0129 mm,标准差减小了0.019 mm,验证了所提算法的有效性.
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