摘要：针对机械制造装备主轴精度补偿问题,研究一种融合机床精度和加工参数的主轴回转精度预测方法。为获取主轴回转精度指标,研究基于多点测量的主轴实际回转位置测量方法,利用最小二乘法求解主轴端面跳动的最大圆、最小圆和最优圆,进一步得到端面圆度的极大误差和极小误差。建立BP神经网络模型,融合机床精度因素、加工精度因素获得输入指标,将极大误差、极小误差和其余实测指标作为输出指标,训练神经网络,获得网络权值。验证机床主轴回转预测精度,实验结果表明:已训练的网络预测偏差为0.5%。考虑机床本体精度和加工参数的误差预测结果可指导工程技术人员进行机床选型,根据不同加工要求选择最优加工方式,提高加工质量。

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