78、神经网络在尺寸误差预测与动态调谐陀螺仪寿命建模中的应用

神经网络在尺寸误差预测与动态调谐陀螺仪寿命建模中的应用

在机械加工和精密仪器领域，准确预测尺寸误差以及对关键部件的寿命进行建模和预测至关重要。本文将介绍径向基函数（RBF）神经网络、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和混合RBF神经网络在尺寸误差预测中的应用，以及贝叶斯神经网络在动态调谐陀螺仪（DTG）寿命建模和预测中的应用。

1. 径向基函数（RBF）神经网络相关问题及解决方案

设计成功的RBF神经网络存在一些难题，主要包括：
- 高斯中心 $c_j$ 的识别，这涉及到其大小和数量。
- 半径 $r_j$ 的合理设置。
- 输出层权重的确定。

对于输出层权重 $w_j$，可以使用delta规则或一些传统统计方法（如伪逆矩阵）来确定，相对较为简单。而高斯中心 $c_j$ 的识别和半径 $r_j$ 的设置则更具挑战性。为解决这些问题，人们提出了各种算法，但大多数计算成本较高。

为克服其他算法的缺点，有人提出将决策树与RBF神经网络相结合的方法。决策树的每个终端节点为RBF神经网络贡献一个单元，其中心和半径由相应超矩形的位置和大小决定。决策树可以设置网络中所有RBF中心的数量、位置和大小。不过，Kulbat未提出优化剪枝程度或参数 $\alpha$ 值的方法。Mark Orr则提出了一种将回归树与RBF网络相结合的新方法，并通过选择RBF实现了模型复杂度的自动控制。

2. 尺寸误差预测

在端铣加工中，尺寸误差通常由主轴转速、进给率、径向和轴向切削深度等切削参数决定。为了映射切削参数与尺寸误差之间的关系，使用了前馈神经网络，包括RBF神经网络、ANFIS和混合RBF神经网络。输入层由四个节点