基于改进人工蜂群算法和极限学习机的刀具磨损监测

摘要：

为了提高机械切削加工中刀具磨损量的实时监测精度,运用极限学习机建立刀具磨损监测模型,提出一种引入虚拟蜂的改进人工蜂群算法,对极限学习机随机产生的输入层权值和隐含层阈值进行优化.采用时域分析和经验模态分解,提取铣削加工中的切削力信号 、振动信号以及声发射信号的时域特征和内禀模态能量比,从中选出对刀具磨损敏感的特征作为监测特征.利用建立的监测模型计算得到刀具磨损值,实验结果表明,优化后的极限学习机能够准确地预测刀具磨损值,且具有更简单的网络结构,同时改进后的蜂群算法也表现出了更好的寻优能力.

关键词：刀具磨损、虚拟蜂、极限学习机、特征提取

所属期刊栏目：41

分类号：TH17

资助基金：国家科技支撑计划资助项目2015BAF02B02

在线出版日期：2018-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8