基于人工神经网络的铣削磨损监测研究

摘要：

利用铣削刀具磨损多参量信号进行预处理及特征量提取,采用特征融合方法建立信号级、模型级、特征级和融合级层次结构实验方案,通过样本训练模糊小波神经网络逼近系统,建立刀具补偿系统的最优控制策略,从而对被检测对象进行有效的识别与估计.由实验结果对比可见,人工神经网络模型的预测精度基本在范围之内.实验表明该模型适用于切削条件下的铣刀磨损监控,可以较准确地监控铣刀的剧烈磨损.

关键词：人工神经网络、切削参数、模型算法、磨损量

所属期刊栏目：20

分类号：TG710.2(刀具、磨料、磨具、夹具、模具和手工具)

在线出版日期：2008-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：53-55