典型文献
基于LSTM网络的在线圆度预测
文献摘要：
为解决在线测量圆度误差控制问题,利用长短时记忆网络(LSTM)对在线测量加工的工件圆度进行预测,并根据预测值对误差进行补调.通过LSTM网络实时预测工件信息,当预测值大于理论边界时及时调整工艺参数,避免了误差累积;最后设计并进行了基于长短时记忆网络的在线测量磨加工实验,通过实验结果对输入张量的维度与预测精度之间的关系进行分析.结果表明,长短时记忆网络满足在线磨削加工中圆度序列预测的需求,且具有较强的抗干扰能力.使用长短时记忆网络进行在线圆度预测及补调,可有效提高加工精度.
文献关键词：
在线测量;长短时记忆网络;圆度预测;误差补调
中图分类号：
作者姓名：
程亚红;郑鹏;刘栋梁;曹满义;郑显润
作者机构：
郑州大学机械与动力工程学院,郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]程亚红;郑鹏;刘栋梁;曹满义;郑显润-.基于LSTM网络的在线圆度预测)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(10):37-39,45
A类：
圆度预测,误差补调
B类：
在线测量,圆度误差,误差控制,控制问题,长短时记忆网络,工件,据预测,实时预测,误差累积,张量,磨削加工,度序列,序列预测,抗干扰能力,高加,加工精度
AB值：
0.226658
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