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基于卷积神经网络的旋转轴热误差建模( Thermal Error Modeling of Rotary Axis Based on Convolutional Neural Network )
C Wu S Xiang W Xiang
转轴是五轴数控机床的关键部件，其运动受热问题的影响很大。为了精确地对转轴热误差进行建模，建立了卷积神经网络(CNN)模型。为了形成CNN的数据集，使用激光干涉仪测量不同温度下的角定位误差，使用热像仪获得旋转轴线的热像。将测量的热误差拟合为正弦曲线，从而减少了训练参数。并且从所有热图像中减去初始热图像的热像素值来考虑增量热效应，因此初始温度的影响可以忽略不计。最后,设计了一个具有多输出分类的深度CNN模型,完成了数据的训练、验证和测试。实验结果表明，对参数的预测精度大于90%，误差降低率大于80%。
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