摘要
本发明提供一种基于多目标的激光切割机床加工精度补偿系统及方法,本发明通过获取激光切割机床切割过程中的多目标补偿数据集;并进行归一化处理,通过PSO‑BP神经网络模型对输入的归一化处理后的多目标补偿数据集进行归类赋权处理,以计算得到各个目标补偿参数对机床加工精度影响的权重比结果;然后通过改进多目标布谷鸟算法对各个目标补偿参数的权重比结果进行优化处理,以输出优化后的各个目标补偿参数与加工精度评价参数之间关联关系的结果。本发明通过计算五个目标补偿参数的对加工精度影响的权重比,从而得到五个目标补偿参数对激光切割机床切割精度的影响占比;为决策者提供多样化的较优选择,方便识别多个影响指标的综合影响力度。
技术关键词
激光切割机床
BP神经网络模型
精度补偿方法
精度补偿系统
工件表面粗糙度
参数
布谷鸟算法
装夹方式
鸟巢
数据获取模块
误差
夹具
能耗
输出模块
功率
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BP神经网络模型
参数
水质
遗传算法
养殖工船技术
岩体力学参数
原位探测方法
钻进参数
掌子面
钻进技术
变形预测方法
基坑支护结构
深基坑
节点数
预测误差
精度补偿系统
磨损状态监测
工业机器人
频率响应特征
补偿控制单元