坐标测量机动态误差补偿：BP神经网络与粒子群优化

"这篇论文是2011年中国机械工程第22卷第2期的一篇文章，由陆艺、曲颖、罗哉和孔明等人撰写，主要探讨了坐标测量机动态误差补偿的分析与建模方法。研究者通过BP神经网络对坐标测量机动态误差进行建模，并结合粒子群优化算法优化网络权重，从而提高误差补偿的精度和效率。实验结果显示，所建立的模型能将坐标测量机的误差均值降低2.3微米。" 在坐标测量技术中，动态误差补偿是一项重要的任务，它涉及到测量精度的提升。动态误差主要来源于测量过程中机械结构的振动、热变形以及控制系统响应的延迟等因素。论文首先深入分析了这些误差的来源，为后续的建模工作奠定了基础。 BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，它通过反向传播算法调整网络的权重和偏置，以最小化预测误差。在本文中，研究人员利用BP神经网络构建坐标测量机动态误差模型，这不仅突破了传统方法仅针对单个系统组件建模的限制，还省去了复杂的数学关系推导过程，简化了建模步骤。 然而，BP网络存在局部最小值问题和收敛速度慢的问题。为了解决这些问题，论文引入了粒子群优化算法。粒子群优化是一种基于群体智能的全局优化算法，能够有效地搜索权重空间，提高BP网络的全局优化能力和计算速度，从而更好地适应坐标测量机的动态误差特性。 实验部分，研究者使用Global Class 9158型坐标测量机在不同输入参数条件下对标准球进行测量，获取了丰富的训练数据。这些数据被用来训练和校验误差补偿模型。经过补偿后，模型的实际效果得到了验证，平均误差显著减少，达到了2.3微米的改进，这对于提高坐标测量机的测量精度具有重要意义。 关键词涉及的技术和概念包括粒子群优化算法、坐标测量机、动态误差和BP神经网络，这些都是现代精密测量和误差补偿领域的核心内容。中图分类号TH711则表明这是属于机械工程中的测量技术类别。文章编号1004-132X(2011)02-0144-05提供了论文在期刊上的具体位置信息，便于后续查阅。 这篇论文为坐标测量机的动态误差补偿提供了一种新的有效方法，通过结合BP神经网络和粒子群优化算法，提升了测量精度，对于实际工业生产中的精密测量有着积极的指导意义。