[发明专利]一种基于改进BP神经网络的数控成形磨齿机直线轴几何综合误差辨识方法

权利要求书

1.一种基于改进BP神经网络的数控成形磨齿机直线轴几何综合误差辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：根据位移误差和角度误差的几何关系，分析数控成形磨齿机垂直度误差对其他6项几何综合误差的影响；

S2：考虑垂直度误差为位置相关的动态量，基于齐次坐标变换矩阵理论，将其视为转角误差元素和位移误差元素的综合作用，建立包含垂直度误差在内的直线轴7项几何综合误差模型；

S3：结合改进BP神经网络算法，在测点布置空间选择前段、中段，及后段，每段位移内测量3点的x向定位偏差，y向直线度偏差以及z向直线度偏差；

S4：将上述测量得到的前段、中段，及后段位移内直线轴7项几何综合误差代入上述几何综合误差模型，并进行解耦分别得到前段、中段，及后段位移内的7项几何综合误差项；

S5：采用常规粒子群算法PSO和基于牛顿方法的BP快速变种算法QP结合的方法来训练BP神经网络，被称为PSO-QP算法；PSO算法能快速准确寻得全局最优点，在此基础上，QP算法进行局部优化，得到直线轴几何综合误差动态量；

所述步骤S1中，将垂直度误差S_xz视为位移误差元素和转角误差元素的综合作用，Z轴立柱在相对于X轴床身在某位置偏离角度S_xz，会导致在X轴方向上出现偏差Δx＝z_i·S_xz，在Z轴方向上出现偏差那么，直线轴垂直度误差的矩阵变换关系为：

所述步骤S2中，考虑垂直度误差为动态量，基于齐次坐标变换矩阵，则有Z轴立柱坐标系O_Z-xyz到X轴床身坐标系O_X-xyz的运动学误差变换矩阵_XE^Z为：

_XE^Z＝E_T(X)E_R(X)B_Z(X)

其中，E_T(X)为立柱在X轴上运动导致的平移误差矩阵变换关系，E_R(X)为立柱在X轴上运动导致的旋转误差矩阵变换关系，B_Z(X)为Z轴立柱关于X轴床身的垂直度误差矩阵变换关系，其数值都随着位置变化；

基于上式，可以得到数控机床磨齿机直线轴6项几何综合误差为：

上述6项直线轴综合几何误差有：1项定位误差σ_xx、2项直线度误差σ_yx和σ_zx、1项俯仰误差ε_yx、1项偏摆误差ε_zx和1项翻转误差ε_xx；

因此，当Z轴立柱在X轴上移动一段位移T_x(L)之后，理论测量点的位置为：

式中，x_the-i,y_the-i,z_the-i分别是经过移动T_x(L)之后的x_i,y_i,z_i的理论坐标值。

2.根据权利要求1所述的基于改进BP神经网络的数控成形磨齿机直线轴几何综合误差辨识方法，其特征在于：所述步骤S3中，结合改进BP神经网络算法，在测点布置空间选择前段、中段，及后段，分别测量各段3条位移线的X轴定位偏差数值Δx_测1,Δx_测2,Δx_测3,并且测量位移线1、2的y向直线度偏差和z向直线度偏差Δy_测1,Δy_测2,Δz_测1,Δz_测2。