基于DNN整机建模的滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数辨识

作者：朱迪; 张玮; 黄之文; 朱坚民^*

来源：振动与冲击, 2023, 42(03): 243-279.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2023.03.029

• 滚珠丝杠进给系统
• 关键结合部
• 动态特性参数
• 深度神经网络(DNN)
• 整机建模

针对滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数的辨识精度不高等问题。提出利用可表征结合部动态特性参数与整机固有频率之间映射关系的深度神经网络(deep neural network, DNN)建立进给系统整机的等效动力学模型；结合进给系统固有频率的DNN预测值与实验模态分析值，采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对进给系统关键结合部的不同方向的刚度、阻尼参数同时辨识。以自行设计制造的进给系统实验台为实例进行整机建模、实验、参数辨识等分析；最终的辨识结果达到很高精度，说明该方法是可行、有效的。

• 单位
  上海理工大学