基于回声状态网络的结合面特性参数建模.pdf

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1、第37卷第4期2016年4月仪器仪表学报ChineseJoumal“ScientificInstmmentV01．37N0．4Apr．2016基于回声状态网络的结合面特性参数建模术杨红平1，赵宇2，赵荣珍3，李维谦4(1．天水师范学院机电与汽车工程学院天水741001；2．天水师范学院电子信息与电气工程学院天水741001；3．兰州理工大学机电工程学院兰州730050；4．天水星火机床责任有限公司天水741024)摘要：机械结构中存在大量结合面，在机床静态变形中，由各结合面引起的变形量高达85％，各种结合面的接触刚度约占机床总刚度

2、的60～80％。本文针对机械结合面接触特性参数，提出基于EsN回声状态网络理论对机械结合面法向接触刚度进行仿生学建模。以4种组合条件下的结合面接触刚度为算例，采用算法学习训练域和预测域相分离的方法，在对影响法向接触刚度的主要因素的定量化处理的基础上，进行EsN算法建模和计算结果误差分析，结果表明，该算法的预测精度可达0．0016％以上。同时，在同等条件下，通过该算法与BP神经网络、RBP神经网络、MPS0一BP网络算法预测能力比较分析，结果表明，回声状态网络计算精度最高，并将该建模计算结果进行工程应用。关键词：回声状态网络；结合面

3、；特性参数；建模中图分类号：TP273THl23文献标识码：A国家标准学科分类代码：120．30130．20Modelingofthecharacteristicparameter0fmachinedjointsb嬲ed伽echostatenetworkalgorithmYangHongpin91，ZhaoYu2，ZhaoRongzhen3，LiWeiqiaIl4(J．Sc危DoZ矿脚ec￡roMc危nn洒。以A眦。瑚砌eE倒聊e“增，‰瑚^uiⅣ0r，阳Z‰扬ers毋，‰琳^Mi群JODJ，吼im；2．ScboZ矿Efecfro

4、n如卅白胤n如n口以E如以廊ofE，讲聊e而增，死口珊^¨iⅣ0，7mZ№眈倦毋，n口瑚^谢刀JDDJ，吼i船；3．＆均ofo，胁c^n几幻。以Ezectro凡记腑i聊e而增，眈艋bu溉洫巧妙矿死如no切，如，蝠bu刀D0_5D，吼i船；4．死。瑚^ui印。以朋∞九i船乃02c0．厶d．，兀口瑚危ui刀JD24，蕊iM)Abstract：Therearealar舻nuIIll弛rofiointsinmechaIlicalsmlctllre．TherrmcIlinedtotaldefb瑚Iionisupto85％andthecont

5、actstimlessisupto60—80％causedbyjointsinmachinedstaticdefb瑚ation．ForthecomplicatednoIllinearrelationshipbetweenthemachinedjoimscon诅ctcharacteristicp揪teranditsinnuemialfactors，a11echostatenetwork(ESN)isappliedin岫joimsnoⅡIlalcontacts涵1ess．7眦-iIlg4I【indscontacts幽essLulder

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7、xirr岫ermris0．0016％．Atl船t，mecharact耐sticioimscontactparamele瑙are删ictedcom研sedwit}lBPn舢对network，RBFneuralnetworkaIldMPS0．BPneuralnetworkundersarr圮既periIIlentalconditions．，11leresultsshowthattlleESNcalculationaccuLacyisthehighest．Resultsareappliedinthernacllineden舀ne翻ng．

8、KIeywords：echostatenetwork；machinedjoints；eharacteristicparameter；modeling1引言在机床及机械结构中存在着大量的结合面，研究表明m3，机床中结合面的刚度约占机床总体刚度的60～