基于遗传算法和BP神经网络的盘形成形铣刀磨损状态预测
唐军1
赵波2
李文星1
1.新乡学院机电工程学院,河南新乡,4530032.河南理工大学机械与动力工程学院,河南焦作,454000
摘要：为提高数控成形铣齿生产率、降低成本和避免安全隐患,需要对刀具的磨损状态进行准确预测.首先基于电流监测法搭建了数控成形铣刀的磨损电流监测系统,然后确定BP神经网络中用于刀具磨损诊断的输入特征量和目标特征量,并应用Matlab软件对样本数据进行归一化处理和神经网络训练,最后利用遗传算法对BP神经网络模型进行优化.测试结果表明,刀具磨损状态预测率达92.78％以上,具有一定的工程应用价值.
关键词：遗传算法BP神经网络电流监测刀具磨损
分类号：TG501.2(金属切削加工及机床)TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2013AA040103)国家自然科学基金(51175153/E050903)
论文发表日期：2017-09-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 66-71 )
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