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2024年1月机床与液压Jan.2024
第52卷第1期MACHINETOOIHYDRAULICSVol.52No.
D0I:10.3969/j.issn.1001-3881.2024.01.002
-LSTM算法门J.机床与液压2022
文献引用：马能杰，王洪申.面向电主轴热误差预测建模分析的改进IGWO-52(1):11-16.
Citeas:MANevedIGWO-LSTMalgorithmformodelingandanalysisofthermalerrorpredictionofmo-
torizedspindlelachineToolHydrau0:11-16.
IGWO-LSTM
面向电主轴热误差预测建模分析的改进算法
马能杰，王洪申
（兰州理工大学机电工程学院，甘肃兰州730050)
摘要：针对电主轴复杂运行工况下的热误差建模问题，提出一种基于改进灰狼优化算法（IGWO）的LSTM神经网络
参数预测模型IGWO-LSTM。通过对灰狼算法收敛因子α计算方法进行优化来提高算法寻优性能；通过IGWO算法的适应
度函数与LSTM隐含层节点数组成的IGWO-LSTM闭环系统对电主轴热误差预测模型进行训练和预测，避免陷局部最优，
同时提升模型预测精度。为了验证该算法性能，将它与改进前的算法进行对比，通过求取平均绝对误差、平均绝对百分比
误差以及均方根误差对这两种神经网络进行评价，结果显示：文中算法的3种指标均优于改进前的LSTM模型，具有更好
的热误差预测准确性和全局有哪些信誉好的足球投注网站能力。
关键词：电主轴；热误差；IGWO-LSTM；神经网络预测模型
中图分类号：TH161
ImprovedIGWO-LSTMAlgorithmforModelingandAnalysisofThermal
ErrorPredictionofMotorizedSpindle
MANengjie,WANGHongshen
(SchoolofMechanicalandElectronicalEngineering,LanzhouUniversityofTechnology,
LanzhouGansu730050,China)
Abstract:Aimingatthethermalerrormodelingofthemotorizedspindleundercomplexoperatingconditions,aLSTMneuralnet-
workparameterpredictionmodelIGWO-LSTMbasedonimprovedgraywolfoptimization(IGWO)wasproposed.Byimprovingthecal-
culationmethodofconvergencefactoraofgraywolfalgorithm,itsoptimizationperformancewasimproved.Then,anIGWO-LSTMclosed-
loopsystemconsistingofthefitnessfunc
人力资源管理师持证人
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