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摘要
机械主轴在高速运行过程中由于转子质量分布不均,造成主轴振动,从而影响其加工精度,因此常常采用动平衡方法来降低此类原因造成的振动。由于机械主轴长时间工作在变化频繁的工况条件下,难以在较短的时间内对主轴振动值进行准确调节,因此机械主轴振动预报模型对动平衡调节有着重要意义。机械主轴振动预报模型机理复杂,振动幅值具有随转速变化而非线性变化的特性,难以建立精确的机械主轴振动预报模型。且内置平衡块位置的选择忽略了变化工况对位置更新参数的影响,导致机械主轴振动预报模型精度较低。采用RNN(Recurrent Neural Network)递归神经网络建立机械主轴振动预报模型,对内置平衡块不同位置和主轴转速下的振动幅值预报,并引入HS(Harmony Search)和声搜索算法对平衡块位置参数通过自学习更新,从而提高机械主轴振动预报模型的精度。实验结果表明,提出的基于HSRNN的机械主轴振动预报方法能够自动确定网络结构,并对机械主轴的振动幅值进行准确预报。
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