针对机械加工零件的尺寸误差人工检测效率低和在机检测成本过高的问题,提出了一种尺寸在线预测方法。基于指令域分析方法,通过在加工过程中获得的数控系统内部指令域大数据,结合实际加工参数与加工后测量的尺寸误差建立起非线性映射模型,该模型基于LM-BP神经网络与RBF神经网络学习实现零件尺寸误差的预测。最后进行对比研究,两种建模方法均能达到很好的预测效果。该方法适应加工参数发生变化的生产环境,能够对被加工零件尺寸误差进行自适应预测。
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