本文摘要：
在五軸數控系統進行非重復性加工的場景中，現有的輪廓控制方法如CCC和ILC都無法對輪廓誤差進行較好的補償，由于數控系統的輸入輸出軌跡之間存在比較明確的關系，本文通過神經網絡從以往的運行數據中對數控系統的誤差模型進行學習，建立數控系統的誤差預測模型，從而實現對數控系統運行誤差的預補償。實驗結果表明，該方法能夠很好的降低數控系統加工過程中的輪廓誤差。本文的主要研究成果如下：
(1)提出了一種五軸隨機刀具路徑的生成方法。五軸軌跡點中包含了刀尖位置和刀具方向，在工件坐標系下較難生成用于神經網絡訓練的五軸訓練集軌跡，由于五軸加工中心各個軸之間不存在明顯的耦合關系，本文先生成隨機的單軸控制點，再通過NURBS曲線對控制點進行擬合，從而得到隨機的五軸刀具路徑。
(2)提出了一種用神經網絡建立輪廓誤差預測模型的方法。基于對典型運動控制系統的分析，將神經網絡的輸入特征分解為線性特征和非線性特征，以更好地對跟蹤誤差中的非線性進行預測。在仿真平臺及實物平臺上進行實驗，神經網絡可以很好地對跟蹤誤差進行預測，達到較高的預測精度。
(3)針對單次補償無法將輪廓誤差補償到位的問題，提出了一種使用神經網絡的預測結果來進行迭代補償的方法，通過離線的方式多次對輪廓誤差進行補償，最終得到補償之后的G代碼軌跡。
(4)將本文所提出的輪廓誤差補償方法在五軸加工中心上進行實驗，實驗結果表明，本文所提出的誤差補償方法能夠大幅度降低機床加工過程中的輪廓誤差，能夠達到與迭代學習補償相近的效果。相比于神經網絡單次補償，能夠有效地降低輪廓誤差，此外，本文所提出的補償算法具有較好的魯棒性，不會出現補償發散的問題。
綜上，本文提出了一種基于TCN神經網絡的五軸輪廓誤差迭代預補償方法，可以對五軸非重復性加工任務的輪廓誤差進行補償。雖然本文的控制方法能夠實現不錯的輪廓控制效果，但是還有很多未考慮到的地方，需要進行更深入的研究：
(1)相比于直線軸，五軸加工中心中的旋轉軸更加復雜，本文在使用神經網絡對五軸輪廓誤差進行建模的過程中，沒有考慮直線軸和旋轉軸之間的區別，可以進一步對旋轉軸進行更細致的分析，建立更準確的誤差預測模型。
(2)本文所采用的輪廓誤差補償方法是在軌跡運行之前，離線的對參考軌跡進行修改，從而實現輪廓誤差的補償，可以考慮在機床運行過程中實時的對輪廓誤差進行補償。
(3)目前本文提出的輪廓誤差補償方法僅考慮了數控加工過程中的控制誤差，可以進一步考慮熱誤差、安裝誤差等引起輪廓誤差的因素，降低零件的加工誤差。
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