数控机床热变形误差超前预测研究

简介

针对当前数控机床热变形误差实施补偿存在的预测值滞后实际补偿值问题,提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络算法热误差超前预测解决方案,详细探讨LSTM神经网络算法的解析流程,建立基于LSTM神经网络算法热误差超前预测模型,并进行关键温测点及热变形误差超前预测实验。实验结果表明:热变形误差实际值与预测值的最大残差、平均值和均方差均在可控范围内,超前预测的准确度为86.3%,进一步论证了机床热变形误差超前预测的有效性。