数控机床进给系统跟踪误差预测与控制方法

本发明涉及数控加工技术领域，其目的在于提供了一种基于数字孪生的数控机床进给系统跟踪误差预测与控制方法，首先考虑进给系统摩擦的影响，辨识并构建LuGre摩擦力模型，将该摩擦力模型引入单轴数字孪生联合仿真机理模型，其次利用扩展卡尔曼滤波融合虚实数据，训练基于注意力机制和河马优化算法优化的时域卷积门控循环神经网络模型进行跟踪误差快速预测，最后利用模型预测的跟踪误差值驱动无模型自适应控制器，控制孪生机理模型的跟踪误差，提升单轴进给系统的仿真精度。本发明实现了对实时跟踪误差与轮廓误差的控制，有效解决了现有方法存在控制动作滞后、控制效果不佳以及误差预测速度慢等问题。