智能集成框架提升高精度加工精度：热误差控制与BLRNET模型

本文主要探讨了在现代高精度加工中如何通过智能集成框架来克服热误差这一关键挑战。高精度加工是现代制造业追求的重要目标，尤其是在精密机床领域，其加工性能直接影响产品质量。高速主轴的广泛应用，如采用内置电机和高速轴承，虽然提升了传输效率，但也带来了热误差问题，因为高速运行会导致温度变化和各部件的非均匀热变形。 针对这个挑战，研究团队设计了一种面向高精度加工的智能集成框架。框架的核心组成部分包括智能网关，它负责数据传输和边缘计算，利用ZigBee无线传感器网络构建分簇式数据感知和传输系统。为了高效处理热误差预测，研究人员创新性地结合了双向长短期记忆网络（BILSTM）和残差网络（RESNET），形成了BILSTM-RESNET（BLRNET）模型。这个模型旨在捕捉和预测热误差的变化趋势，通过深度学习手段提高模型的预测精度。 将CNN-BLRNET模型嵌入到智能集成框架中，该框架提供了实时的热误差控制服务。实验证明，通过智能集成框架的应用，加工轮廓的误差下降了41.2%，而加工工件的圆度误差降低到了67.5%，显示出显著的精度提升效果。 这篇国际期刊的研究成果发表于2023年，强调了工业4.0背景下智能集成技术在提高高精度加工中的潜力。作者来自重庆大学机械与车辆工程学院和机械传动国家重点实验室，他们的工作不仅解决了实际生产中的难题，也为精密制造领域的未来发展提供了创新思路和技术支持。此外，文章遵循了CC BY-NC-ND许可证，确保了知识共享和非商业性使用的要求。