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基于改进BP神经网络的机床温度预警

李泽阳  郑飂默  李备备  刘信君  
【摘要】:为了避免温度过热对数控机床的影响,在对BP网络模型原理分析的基础上,针对BP算法收敛速度过慢的缺陷进行自适应学习率改进,设计了一种基于数控机床温度传感器采集的实时温度预警模型,然后利用MATLAB平台对实验数据进行了仿真分析。实验结果对比表明,采用自适应学习率改进的BP神经网络在误差精度0.01的条件下,迭代次数相较标准BP算法更少,收敛速度更快,模型预测结果与真实测得的温度数据比较具有较高的准确率,可以达到温度预警的效果。

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