典型文献
基于LSTM神经网络修改参考输入的数控系统轨迹跟踪控制
文献摘要：
为减少数控加工系统的加工误差,提出了一种基于长短时记忆神经网络(LSTM-NN)的计算机数控机床轨迹跟踪控制参考轨迹修正方法.该方法的实现是通过使用LSTM-NN建立实际轨迹与伺服系统参考轨迹之间的映射,并在不改变控制器的情况下修改参考轨迹以补偿跟踪误差.具体而言,首先分析数控系统伺服系统的结构,并建立单轴数学模型.其次,根据系统模型选择LSTM-NN的输入特征,运用伺服系统的实际轨迹和参考轨迹来训练LSTM-NN.最后生成可根据参考轨迹修改输入的模型.相较于三环PID控制伺服系统与LSTM神经网络逆模型控制系统的轮廓控制,所提出的方法在数控系统运行后的轮廓误差降低了11μm,有效提高了加工精度.
文献关键词：
计算机数控(CNC);LSTM-NN;跟踪控制
中图分类号：
作者姓名：
王小东;王柱;林承敏;王天雷;黄桂武;周智恒
作者机构：
广东科杰机械自动化有限公司,广东江门 529030;五邑大学智能制造学部,广东江门 529020;华南理工大学电信工程学院,广州 510640
文献出处：
引用格式：
[1]王小东;王柱;林承敏;王天雷;黄桂武;周智恒-.基于LSTM神经网络修改参考输入的数控系统轨迹跟踪控制)[J].机电工程技术,2022(12):52-56,155
A类：
数控加工系统
B类：
数控系统,轨迹跟踪控制,加工误差,长短时记忆神经网络,NN,计算机数控,数控机床,轨迹修正,修正方法,伺服系统,跟踪误差,单轴,系统模型,模型选择,输入特征,三环,PID,逆模型,轮廓控制,轮廓误差,加工精度,CNC
AB值：
0.304092
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