数控机床在机测量系统测量误差的影响因素多、变化规律复杂,利用软件建模预测补偿时间长、实时性差。XY工作台是数控机床在机测量系统的重要组成部分,为了实时补偿其在不同测量速度下的定位误差,文章设计了一种基于数字信号处理器(digit...数控机床在机测量系统测量误差的影响因素多、变化规律复杂,利用软件建模预测补偿时间长、实时性差。XY工作台是数控机床在机测量系统的重要组成部分,为了实时补偿其在不同测量速度下的定位误差,文章设计了一种基于数字信号处理器(digital signal processor,DSP)的XY工作台定位误差实时建模预测补偿系统,介绍了其建模原理和软、硬件组成,并利用双频激光干涉仪和数控XY工作台进行实验,测量了不同运动速度下的定位误差,进行了遗传算法-反向传播(genetic algorithm and back propagation,GA-BP)神经网络与BP神经网络建模效果的验证比较。实验结果表明,应用GA-BP神经网络的定位误差建模精度比BP神经网络的建模精度高。利用DSP建立的XY工作台误差实时建模预测补偿系统的每个定位误差的预测时间为29.6μs,残差分布为-0.688 190~0.512 744μm,实时性和鲁棒性好,可以用于后续的在机测量系统各组成部分误差和综合测量误差的精确补偿以及误差补偿器的实现。展开更多
文摘数控机床在机测量系统测量误差的影响因素多、变化规律复杂,利用软件建模预测补偿时间长、实时性差。XY工作台是数控机床在机测量系统的重要组成部分,为了实时补偿其在不同测量速度下的定位误差,文章设计了一种基于数字信号处理器(digital signal processor,DSP)的XY工作台定位误差实时建模预测补偿系统,介绍了其建模原理和软、硬件组成,并利用双频激光干涉仪和数控XY工作台进行实验,测量了不同运动速度下的定位误差,进行了遗传算法-反向传播(genetic algorithm and back propagation,GA-BP)神经网络与BP神经网络建模效果的验证比较。实验结果表明,应用GA-BP神经网络的定位误差建模精度比BP神经网络的建模精度高。利用DSP建立的XY工作台误差实时建模预测补偿系统的每个定位误差的预测时间为29.6μs,残差分布为-0.688 190~0.512 744μm,实时性和鲁棒性好,可以用于后续的在机测量系统各组成部分误差和综合测量误差的精确补偿以及误差补偿器的实现。
