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

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

所属期刊栏目：36

分类号：TG501.2;TP183(金属切削加工及机床)

资助基金：国家“863”计划项目2013AA040103;国家自然科学基金资助项目51175153/E050903

在线出版日期：2017-11-30（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：66-71