基于改进Elman神经网络的轧辊磨削形位精度预测

轧辊磨削形位精度(辊形、圆度)与工艺参数间存在较强非线性关系,传统线性回归难以对形位精度进行有效拟合。针对上述问题,提出了基于改进Elman神经网络的辊形误差和圆度误差预测方法。在Elman神经网络训练过程中采用Sine混沌映射使得种群分布更均匀,同时利用麻雀搜索算法获得Elman神经网络的最优参数。验证结果表明,预测模型对于辊形精度和圆度的预测误差均小于10%,准确度高于85%,满足实际应用需求,证明了所提出方法的有效性。