11、重型机床热误差预测：LSTM网络与雾计算架构的应用

重型机床热误差预测：LSTM网络与雾计算架构的应用

在重型机床的制造过程中，热误差是影响加工精度的重要因素之一。为了提高加工精度，需要对热误差进行准确预测并进行自适应补偿。本文将介绍基于长短期记忆网络（LSTM）的热误差预测方法，以及如何通过有限元分析（FEA）优化传感器部署，利用改进的灰色关联分析（iGRA）预处理数据，同时探讨雾计算架构在数据传输和计算效率方面的应用。

1. LSTM网络在数据驱动制造中的应用

LSTM网络在解决深度学习中常见的“梯度消失/爆炸”问题以及揭示时间序列数据模式方面具有显著优势，因此在数据驱动的制造应用中得到了广泛研究。以下是一些相关研究成果：
- 机器剩余寿命预测 ：Zhang等人设计了LSTM网络用于机器剩余寿命预测。
- 旋转机械退化趋势预测 ：Li等人提出了量子加权LSTM网络来预测旋转机械的退化趋势，该方法的最小预测误差为1.54%，优于RNN和支持向量机（SVM）等对比算法。
- 机电执行器故障检测与隔离 ：Yang等人开发了LSTM网络用于机电执行器的故障检测和隔离，准确率超过99%，而SVM的准确率为94.4%。
- 加工刀具剩余使用寿命预测 ：An等人使用卷积和堆叠LSTM网络进行加工刀具剩余使用寿命的预测，预测准确率高达90%，高于卷积神经网络（CNNs）的86%。
- 机床剩余使用寿命预测 ：Xia等人提出了基于卷积双向LSTM网络的集成框架来预测机床的剩余使用寿命，均方根误差（RMSE）可达12.66，优于深