基于遗传神经网络的数控机床故障预测

发布时间：2017-12-22 19:19

  本文关键词：基于遗传神经网络的数控机床故障预测　出处：《现代制造技术与装备》2016年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：将遗传算法与神经网络相结合,用于数控机床故障预测。应用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,克服单独使用神经网络所带来的网络收敛速度慢以及得不到全局最优解等缺点。实验结果表明,优化后的遗传神经网络具有良好的预测能力,可以作为数控机床故障预测的有效手段。
【作者单位】： 南京工程学院机械工程学院;河南工程学院机械工程学院;吉林大学机械科学与工程学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJCZH091)
【分类号】：TG659;TP183
【正文快照】： 引言数控机床作为装备制造业的“工作母机”,是实现国家工业化和现代化的基础装备,是衡量一个国家工业现代化水平和综合国力的重要标志[1]。近年来,随着科技的发展,数控机床等复杂装备在汽车、航空航天、家电产品、高速铁路、海洋船舶等行业的需求日益增加[2]。随着精密制造技

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本文编号：1320689