机床与液压

作者：马能杰，王洪申

单位：兰州理工大学机电工程学院；兰州理工大学机电工程学院

关键词：电主轴;热误差;IGWO-LSTM;神经网络预测模型

基金：国家自然科学基金地区科学基金项目（61962035）

针对电主轴复杂运行工况下的热误差建模问题，提出一种基于改进灰狼优化算法（IGWO）的LSTM神经网络参数预测模型IGWO-LSTM。通过对灰狼算法收敛因子 a 计算方法进行优化来提高算法寻优性能；通过IGWO算法的适应度函数与LSTM隐含层节点数组成的IGWO-LSTM闭环系统对电主轴热误差预测模型进行训练和预测，避免陷入局部最优，同时提升模型预测精度。为了验证该算法性能，将它与改进前的算法进行对比，通过求取平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差对这两种神经网络进行评价，结果显示：文中算法的3种指标均优于改进前的LSTM模型，具有更好的热误差预测准确性和全局搜索能力。

来源：2024年第1期

《机床与液压》期刊编辑部

查看机床与液压杂志2024年第1期