基于长短时记忆网络的磨削在线预测与补调 |
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引用本文: | 曹满义,郑鹏,徐颖杰,刘栋梁.基于长短时记忆网络的磨削在线预测与补调[J].组合机床与自动化加工技术,2022(6):6-9. |
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作者姓名: | 曹满义 郑鹏 徐颖杰 刘栋梁 |
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作者单位: | 1.郑州大学机械与动力工程学院450001;2.郑州机械研究所有限公司450052; |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(51775515)。 |
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摘 要: | 为解决在线测量时误差判断滞后及补调延迟的问题,利用长短时记忆网络对在线测量加工的尺寸进行预测,并根据预测值对误差进行补调。通过神经网络实时预测磨削尺寸,当预测值大于理论边界时调整工艺参数,避免了误差累积。设计并进行了基于长短时记忆网络的在线测量磨削加工实验,并通过实验结果对输入张量的维度与预测精度之间的关系进行分析。结果表明,长短时记忆网络能够准确预测磨削尺寸序列,且具有较好的普适性。利用实验结果进行小批量加工,统计分析表明,使用神经网络进行磨削在线预测及补调,加工精确度显著提高。
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关 键 词: | 长短时记忆网络 尺寸预测 在线测量 磨削补调 |
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