基于改进BP神经网络的机床温度预警

李泽阳; 郑飂默; 李备备; 刘信君

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基于改进BP神经网络的机床温度预警

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为了避免温度过热对数控机床的影响,在对BP网络模型原理分析的基础上,针对BP算法收敛速度过慢的缺陷进行自适应学习率改进,设计了一种基于数控机床温度传感器采集的实时温度预警模型,然后利用MATLAB平台对实验数据进行了仿真分析.实验结果对比表明,采用自适应学习率改进的BP神经网络在误差精度0.01的条件下,迭代次数相较标准BP算法更少,收敛速度更快,模型预测结果与真实测得的温度数据比较具有较高的准确率,可以达到温度预警的效果.

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2021年第9期|81-8489|共5页
作者
李泽阳; 郑飂默; 李备备; 刘信君;
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作者单位

中国科学院大学北京 100049;

中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168;

中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168;

沈阳中科数控技术股份有限公司自动化装备事业部沈阳 110168;

中国科学院大学北京 100049;

中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168;

中国科学院大学北京 100049;

中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械制造工艺;金属切削加工工艺;
关键词
数控机床; BP神经网络; 自适应学习率; 温度预警;

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