RBF神经网络在线建模在热误差实时补偿中的优势

"这篇论文是2009年5月发表于《上海交通大学学报》的一篇自然科学类学术论文，由张宏韬和杨建国合著。文章探讨了径向基函数（RBF）神经网络在线建模方法在热误差实时补偿技术中的应用，通过对比离线建模和在线建模，研究了如何更有效地预测和补偿数控机床的热误差。" 在数控加工中心的生产过程中，由于机器部件的发热会导致精度下降，这被称为热误差。热误差的准确预报和实时补偿对于提高加工质量和效率至关重要。作者选用径向基函数神经网络作为建模工具，因为RBF网络具有快速学习和高精度的特点，适合处理非线性问题，这在理解和预测复杂的热误差关系中非常关键。 离线建模通常是在特定条件下，利用历史数据预先构建模型，但这种模型可能无法适应工况变化。而在线建模则在系统运行过程中不断更新模型，可以及时捕捉到系统的动态变化。论文中，作者对主轴温度与主轴径向热误差的关系进行了离线和在线两种建模方式的研究，结果显示，在工况发生变化时，RBF网络的在线建模能更快地反映这些变化，提供更精确的热误差预报，从而实现更有效的误差补偿。 论文的关键词包括热误差、实时补偿、在线建模和神经网络。根据这些关键词，我们可以理解论文的重点在于利用RBF神经网络的在线学习能力，改进数控机床热误差的实时预测和补偿策略，特别是在工况变化大的情况下，这种方法的优势更为显著。 中图分类号TH161.4和文献标识码A分别表示该论文属于机械工程领域，且为A类学术论文，表明其在该领域的研究价值较高。通过这项工作，读者可以了解到RBF神经网络在解决实际工程问题中的潜力，特别是对于改善精密机械加工中的热误差控制问题。