利用數(shù)控機床進行機測時可以通過機床本體與測頭來完成。數(shù)字信號處理器(DSP)可以通過硬件來建立復雜的算法，從而完成運算的功能，由于片上集成了多種外設，因此具備高效控制與計算的能力，能夠滿足高效處理以及要求達到很高精度的應用需求，還有一些研究人員則在DSP中增加了復雜的算法，從而可以完成物理量實時測試以及對誤差參數(shù)進行補償?shù)男Ч?

相關方面的研究吸引了很多的學者。劉闊等!!根據(jù)機理驅動原理為進給軸建立時變誤差預測模型，發(fā)現(xiàn)可以對不同運動狀態(tài)下的絲杠溫度進行準確預測，達到了理想的溫度預測性能，同時促進了機床加工尺寸精度的大幅提升。王勇等!?針對QMB125數(shù)控磨床開展實驗研究，之后構建了低序體陣列來實現(xiàn)拓撲結構的描述，測試了磨床運行過程的幾何誤差源取樣結果，為機床運動系統(tǒng)構建了動力模型，促進了機床精度的顯著提升。王吳等利用矢量電機為交流同步同服電機建立了雙閉環(huán)控制模型，按照串聯(lián)結構設計了電機模型和齒輪齒條的機電耦合模型，經驗證確定齒輪齒條誤差屬于進給系統(tǒng)的一個最關鍵誤差源。

本文開發(fā)了一種通過遺傳算法(GA)來完成BP網(wǎng)絡的優(yōu)化過程，通過DSP硬件系統(tǒng)對誤差進行準確預測并設置補償措施。

1 定位誤差系統(tǒng)設計

1.1 系統(tǒng)硬件設計

數(shù)控機床在測試系統(tǒng)包含了數(shù)控機床主體與測試感應器兩個部分，這兩個結構的誤差大小都對系統(tǒng)測試精度存在顯著影響，考慮到XY系統(tǒng)平臺定位誤差是對機,床誤差產生影響的一個最關鍵因素，同時還跟實際運動過程的坐標以及運動速率都存在較大關聯(lián)，會成復雜變化，選擇2835DSP屬于一款由高性能集成外設構成的微控制器，位數(shù)為32，主頻為150 MHz，能夠滿足實時控制的需求。

本次建立定位誤差模型預測補償系統(tǒng)包含了數(shù)控系統(tǒng)進給軸反饋結構、DSP建模預測系統(tǒng)以及數(shù)控系統(tǒng)三個部分，具體見圖1，定位誤差預測補償是按照反饋中斷方式完成，補償方式是把DSP模塊預測誤差嵌入何服系統(tǒng)光柵位置反饋環(huán)節(jié)內來完成。利用DSP建立機床數(shù)控系統(tǒng)通信聯(lián)系，采集位置參數(shù)與速度信號，并輸入DSP定位誤差預測模型中，把預測定位誤差轉變成補償?shù)拿}沖信號再將其加入伺服反饋環(huán)內來達到補償?shù)男Ч?

1.2 系統(tǒng)軟件設計

先通過Matlab軟件構建得到GA-BP模型，得到優(yōu)化權值與閾值后，再將結果移植至DSP內開展建模與預測，由此促進預測速率的大幅提升

本文設計了一種三層結構BP網(wǎng)絡，對隱含層與輸出層分別進行2000次訓練，控制學習讀率為0.1、將訓練目標設定在0.001:以GA筆法對BP網(wǎng)絡定位誤差預測模型進行權值與閾值優(yōu)化，再將GA算法參數(shù)遺傳代數(shù)50、種群個數(shù)80、變異概率0.05、交叉概率0.8。按照以上參數(shù)通過Matlab構建得到GA-BP仿真模型。

在Matlab軟件中構建GA-BP模型再通過訓練獲得最優(yōu)權值與閾值，再按照圖2流程對DSP建立仿真模型。

第一步先歸一化計算獲得初始數(shù)據(jù);接著通過表達式構建得到GA-BP模型，再把初始參數(shù)代入模型內開展預測;再對上述預測結果進行反歸一化計算并輸出結果。

比較采用Matlab軟件運行得到的優(yōu)化權值與國值建立的GA-BP網(wǎng)絡進行誤差預測共需251us;以DSP設置的預測系統(tǒng)對各誤差進行預測所需的時間是29.5us所有誤差預測完成需915us，雖然Matlab相對DSP可以在更短時間內獲得預測結果，但考慮到Matab只適合在電腦端進行模擬計算，需在后期設置復雜的補償結構。

本文開展數(shù)控機床工作臺DSP定位誤差系統(tǒng)設計及分析，得到如下有益結果:

1)本次建立定位誤差模型預測補償系統(tǒng)包含了數(shù)控系統(tǒng)進給軸反饋結構、DSP建模預測系統(tǒng)以及數(shù)控系統(tǒng)。

2)采用Matlab軟件運行得到的優(yōu)化權值與閾值建立的GA-BP網(wǎng)絡進行誤差預測共需251uS。采用GA-BP網(wǎng)絡構建的模型進行預測時達到了更高精度。