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摘要
为了提高数控机床在机测量系统的测量精度，建立精确的、多因素影响下的单项误差白化模型，分析了在机测量系统单项误差的变化特点，提出一种BAS-BP建模方法，优化神经网络的权值和阈值，以空间位置和速度两种影响因素作为输入进行建模。以X轴5项几何误差为例，进行多元回归、BP和BAS-BP神经网络预测建模效果比较。实验结果表明，应用BAS-BP神经网络的预测建模精度最高，均方误差最大仅为0.715 3μm。且能实现多因素影响下的几何误差白化建模，更适用于在机测量系统误差精确建模和后续的误差补偿。
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