基于SSA-BP算法的刀具破损状态在机识别技术

摘要：

刀具的破损状态对机床的加工精度和加工表面质量有着重要的影响,若破损后未及时停机更换新刀,则会造成工件报废、机床损坏等严重后果.本文针对主轴电流信号,采用一种改进后的麻雀搜索优化BP神经网络算法(SSA-BP),对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并对刀具破损状态进行识别.与传统BP神经网络和基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)相比,改进后的SSA-BP算法分类精度更高,耗费时间更短,神经网络稳定性更好,更适用于刀具破损状态的判断.

关键词：刀具破损、主轴电流信号、BP神经网络、麻雀搜索算法

所属期刊栏目：50

分类号：TG71(刀具、磨料、磨具、夹具、模具和手工具)

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：57-61,64