一种高速数控机床电主轴表面温度智能预测方法-论文.pdf

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1、第27卷第4期机电产品开崖与刨新VOI．27．N0．42014年7月Development＆InnovationofMachinery＆ElectricalProductsJuly．，2014文章编号：1002—6673(2014)04—133—03一种高速数控机床电主轴表面温度智能预测方法张丽秀，夏万磊，李界家，吴玉厚(1．沈阳建筑大学交通与机械工程学院，辽宁沈阳110168；2．沈阳建筑大学信息与控制工程学院，辽宁沈阳110168)摘要：电主轴是高速数控机床核心功能部件，电主轴损坏基本是电主轴发热引起的。电主轴温度场具有复杂的非线性特征，神经网络在处理非线性系统温

2、度预测方面得到了广泛的研究．神经网络与传统模型相比具有更好的适时预报性和持久性。论文利用遗传算法优化BP神经网络建立电主轴表面温度预测模型。预测结果表明，未优化的BP神经网络与遗传神经网络预测误差相对比．遗传神经网络对电主轴表面温度预测具有更高的预测精度和稳定性。关键词：高速电主轴；BP神经网络；遗传算法；温度预测中图分类号：TH一39文献标识码：Adoi：10．3969／i．issn．1002—6673．2014．04．051AIntelligentPredictionMethodforSurfaceTemperatureofHigh-speedCNCMachine

3、ToolSpindleZHANGLi-Xiu，XIAWan—Lei，LIJie—Jia2，WUYu—Hou(1．Traffic&MechanicalEngineeringSchool，ShenyangJianzhuUniversity，ShenyangLiaoning110168，China；2．Information&ControlEngineeringFaculty，ShenyangJianzhuUniversity，ShenyangLiaoning110168，China)Abstract：Motorizedspindleisthekeycomponentoft

4、he15【gh—speedCNCmachinetools．Andprocessingengineeringmotorizedspindledamagcisoftencausedbymotorizedspindlefever．Motorizedspindletemperaturefieldwithcomplexnonlinearcharacteristics，neuralnet—workindealingwithnonlinearsystemtemperaturepredictionhasbeenwidelyresearch，neuralnetworkiscompare

5、dwiththetraditionalmodelhasbetterpredicttimelyanddurability．Inthispaper，temperaturepredictionmodelofspindlesurfaceisbuiltbasedonBPartificialneuralnetworkoptimizedwithgeneticalgorithm，resultsshowthatBPartificialneuralnetworkwithandwithoutgeneticalgorithmoptimiza—tioncomparedtheprediction

6、result．thatistOsaypredictionbasedonBPartificialneuralnetworkoptimizedwithgeneticalgorithmisofhigherprecisionandstability．Keywords：high—speedmotorizedspindle；geneticalgorithm；BPneuralnetwork；temperatureprediction模型预报结果相对比，发现神经网络预测模型的预测效0引言果远远好于自回归模型[41。电主轴温度场具有复杂的非线高速电主轴是数控机床的核心部件，其性能的优劣

7、性特征，一些传统的算法很难达到电主轴表面瞬态温度直接影响着数控机床的整体技术水平。电主轴将主轴电预测的精度。由于神经网络具有强大非线性系统处理能机与机床主轴融为一体实现零传动。从而减小了传动引力．在处理非线性问题上得到了广泛的应用，在实际应起的误差．但是也带来了严重的温升问题。电主轴温升用中基本采用BP神经网络模型，但BP神经网络在求导致的热效应直接影响机床的加工精度及电主轴使用寿解过程中收敛速度慢，并且容易陷入局部极小。本文将命【¨，所以温升是衡量主轴高速性能的一个重要指标回。廖BP神经网络输出误差的绝对值作为适应值，利用遗传敏等利用BP神经网络算