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基于混沌表示和特征注意力机制的机床两轴动态误差预测
被引量:
1
1
作者
杜柳青
李宝钏
余永维
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期451-458,共8页
针对传统方法难以揭示机床多轴插补动态误差的序列产生机制,各时间维度上的误差时序特征存在相互关联的问题,提出一种融合混沌表示(Chaotic representation, CR)和特征注意力机制(Feature attention mechanism, FA)的级联动态误差预测...
针对传统方法难以揭示机床多轴插补动态误差的序列产生机制,各时间维度上的误差时序特征存在相互关联的问题,提出一种融合混沌表示(Chaotic representation, CR)和特征注意力机制(Feature attention mechanism, FA)的级联动态误差预测模型。首先,在证明多元动态误差时变演化具有混沌特性的基础上,对其进行相空间重构,将动态误差参数时间序列背后隐藏的信息在相空间中进行表达。然后,融合特征注意力机制在时间维度上动态分配相点特征权重的同时降低高维演化相空间信息冗余,进一步重塑原系统的动力学状态向量空间。最后,考虑到混沌时变演化具有长程相关性,采用双向长短期记忆(Bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)网络模型逼近混沌相空间内的动力学特性,实现动态误差混沌时间序列信息的有效预测。通过XK-L540型数控铣床实测数据的算例表明,相较于CRFA-LSTM模型,以及单一级联模型CR-Bi-LSTM、FA-Bi-LSTM,本文算法的均方根误差分别降低约35%、16%和43%。
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关键词
机床
动态误差预测
混沌表示
特征注意力机制
双向长短期记忆网络
下载PDF
职称材料
题名
基于混沌表示和特征注意力机制的机床两轴动态误差预测
被引量:
1
1
作者
杜柳青
李宝钏
余永维
机构
重庆理工大学机械工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期451-458,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(52375083)
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0372)
+2 种基金
川渝联合实施重点研发项目(CSTB2022TIAD-CUX0017)
重庆市研究生科研创新项目(CYS22657)
重庆理工大学国家“两金”培育项目(2022PYZ005)。
文摘
针对传统方法难以揭示机床多轴插补动态误差的序列产生机制,各时间维度上的误差时序特征存在相互关联的问题,提出一种融合混沌表示(Chaotic representation, CR)和特征注意力机制(Feature attention mechanism, FA)的级联动态误差预测模型。首先,在证明多元动态误差时变演化具有混沌特性的基础上,对其进行相空间重构,将动态误差参数时间序列背后隐藏的信息在相空间中进行表达。然后,融合特征注意力机制在时间维度上动态分配相点特征权重的同时降低高维演化相空间信息冗余,进一步重塑原系统的动力学状态向量空间。最后,考虑到混沌时变演化具有长程相关性,采用双向长短期记忆(Bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)网络模型逼近混沌相空间内的动力学特性,实现动态误差混沌时间序列信息的有效预测。通过XK-L540型数控铣床实测数据的算例表明,相较于CRFA-LSTM模型,以及单一级联模型CR-Bi-LSTM、FA-Bi-LSTM,本文算法的均方根误差分别降低约35%、16%和43%。
关键词
机床
动态误差预测
混沌表示
特征注意力机制
双向长短期记忆网络
Keywords
machine tool
dynamic error prediction
chaotic representation
feature attention mechanism
bi⁃directional long and short⁃term memory network
分类号
TH115 [机械工程—机械设计及理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌表示和特征注意力机制的机床两轴动态误差预测
杜柳青
李宝钏
余永维
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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