| 主权项 |
基于“S”形检测试件的五轴数控机床的误差辨识方法，包括如下步骤：步骤1.切削“S”形试件；步骤2.测量步骤1切削后的“S”形试件的法向误差；步骤3.建立“S”形试件法向误差与机床因素的映射关系数据库，E<sub>i</sub>＝(a<sub>i1</sub>,a<sub>i2</sub>,…,a<sub>in</sub>)表示“S”形试件法向误差与机床因素映射关系数据库中第i个因素对应的误差矩阵，n表示误差矩阵中包含的误差值个数；步骤4.溯源影响机床精度的主要因素；步骤5.运用BP神经网络量化辨识步骤4中得到的机床因素；步骤4的具体实现包括如下步骤：步骤41.隶属度计算：针对“S”形试件误差分布结果，选择正态模糊隶属函数进行计算，将步骤2中得到的“S”形试件的法向误差矩阵B＝(x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>,…,x<sub>n</sub>)代入公式(1)计算出对于E<sub>i</sub>的隶属度μ<sub>B</sub>；所述公式(1)为<img file="FDA0000497239150000011.GIF" wi="385" he="106" />其中，a为E<sub>i</sub>中的误差值(a<sub>i1</sub>,a<sub>i2</sub>,…,a<sub>in</sub>)中的一项，k为常数，k>0；步骤42.贴近度值计算：为了确定法向误差矩阵B与E<sub>i</sub>的相似程度，将计算出的隶属度μ<sub>B</sub>代入绝对海明公式(2)中计算出对应的贴近度值，按照贴近度最大原则，最终溯源出影响机床精度的主要因素；所述公式(2)为<img file="FDA0000497239150000012.GIF" wi="665" he="135" /> |
