Output characteristics modeling of fast tool servo based on neural network method

机译：基于神经网络的快速工具伺服输出特性建模

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Flexure hinge mechanism driven by piezoelectric actuator is widely used in Fast Tool Servo (FTS) system. Most of the research focuses on constructing the model between the control voltage and output displacement. In this paper, the FTS is designed for compensating the machining error caused by flutter during turning. Therefore, the turning force should be considered as an additional load for the real time control system. This paper presents an output characteristics model of FTS based on the Neural Network model by analyzing the relationship among the output displacement, control voltage and external load. Finally, through the fitting plot and residual plot compared with the regression model, the accuracy and validity of the proposed method for the output characteristics model is demonstrated.

机译：压电致动器驱动的挠性铰链机构广泛用于快速工具伺服（FTS）系统中。大多数研究集中在构建控制电压和输出位移之间的模型上。在本文中，FTS旨在补偿车削过程中因颤动引起的加工误差。因此，旋转力应被视为实时控制系统的附加负载。通过分析输出位移，控制电压和外部负载之间的关系，提出了一种基于神经网络模型的FTS输出特性模型。最后，通过拟合图和残差图与回归模型的比较，证明了所提方法对输出特性模型的准确性和有效性。

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来源
《IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics》|2014年|1575-1580|共6页
会议地点
作者
Xu Mengnan; Zhuang Chungang; Xiong Zhenhua;
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正文语种
中图分类
关键词
Biological neural networks; Data models; Fitting; Force; Load modeling; Mathematical model; Piezoelectric actuators;

机译：生物神经网络;数据模型;配件;力;负载建模;数学模型;压电执行器;

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