利用數控機床進行機測時可以通過機床本體與測頭來完成。數字信號處理器(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進行補償的效果。

　　相關方面的研究吸引了很多的學者。劉闊等!!根據機理驅動原理為進給軸建立時變誤差預測模型，發現可以對不同運動狀態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數控磨床開展實驗研究，之后構建了低序體陣列來實現拓撲結構的描述，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控制模型，按照串聯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的一個最關鍵誤差源。

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

　　1 定位誤差系統設計

　　1.1 系統硬件設計

　　數控機床在測試系統包含了數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測試精度存在顯著影響，考慮到XY系統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，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包含了數控系統進給軸反饋結構、DSP建模預測系統以及數控系統三個部分，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光柵位置反饋環節內來完成。利用DSP建立機床數控系統通信聯系，采集位置參數與速度信號，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的脈沖信號再將其加入伺服反饋環內來達到補償的效果。

　　1.2 系統軟件設計

　　先通過Matlab軟件構建得到GA-BP模型，得到優化權值與閾值后，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網絡定位誤差預測模型進行權值與閾值優化，再將GA算法參數遺傳代數50、種群個數80、變異概率0.05、交叉概率0.8。按照以上參數通過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據;接著通過表達式構建得到GA-BP模型，再把初始參數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軟件運行得到的優化權值與國值建立的GA-BP網絡進行誤差預測共需251us;以DSP設置的預測系統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。

　　本文開展數控機床工作臺DSP定位誤差系統設計及分析，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包含了數控系統進給軸反饋結構、DSP建模預測系統以及數控系統。

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