RBF神经网络在三坐标测量机动态误差预测中的应用

"基于RBF神经网络的三坐标测量机动态测量误差预测" 在精密仪器及机械领域，三坐标测量机（ Coordinate Measuring Machine，CMM）是用于高精度几何尺寸和形状检测的重要设备。然而，在实际操作中，由于机械振动、温度变化等多种因素，CMM在动态测量过程中会出现误差，这会影响测量的准确性和可靠性。针对这一问题，研究人员钟伟红、马修水、关宏伟和李园提出了一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络的动态测量误差预测方法。 RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，以其快速收敛和高精度的特性在许多非线性建模任务中表现出色。在本研究中，他们利用CMM进行X轴单轴运动，同时记录Y轴四个不同位置的实时动态测量误差。通过收集这些误差数据，他们构建了一个RBF神经网络模型。 首先，他们选取一个位置的误差序列前100个值作为训练数据，训练RBF神经网络以构建误差预测模型。然后，利用模型对同一位置的后50个误差值进行预测，验证模型的准确性。接着，他们使用该模型对其他三个位置的后50个测量结果进行预测，以检验模型的泛化能力。 仿真结果表明，RBF神经网络对于CMM单轴运动的动态测量误差有较高的预测精度。这意味着，通过这种方式，可以提前预估测量过程中的误差，从而采取措施减小或补偿这些误差，提高测量的精度和稳定性。因此，RBF神经网络的应用对于提升CMM的动态测量性能具有重要意义，特别是在需要快速、连续测量的工业环境中。 关键词涵盖的领域包括精密仪器技术、坐标测量机的误差控制、RBF神经网络在误差建模中的应用以及误差预测方法。通过RBF神经网络的引入，不仅解决了传统方法难以准确预测动态测量误差的问题，也为未来更复杂的多轴运动误差预测提供了可能的技术路径。 这项研究为CMM动态测量误差的管理和减少提供了一种创新的解决方案，有助于提升制造业的质量控制水平，对于精密测量和智能制造领域具有重要的理论和实践价值。