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

发布时间：2018-02-24 21:51

  本文关键词： 遗传算法 BP神经网络 电流监测 刀具磨损　出处：《河南理工大学学报(自然科学版)》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【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。
[Abstract]:In order to improve the productivity of NC forming milling teeth, reduce the cost and avoid the hidden danger of safety, it is necessary to accurately predict the wear state of the cutter. Firstly, based on the current monitoring method, the wear current monitoring system of NC forming milling cutter is built. Then, the input and target characteristic quantities used in tool wear diagnosis in BP neural network are determined, and the sample data are normalized and trained by Matlab software. Finally, the BP neural network model is optimized by genetic algorithm. The test results show that the prediction rate of tool wear state is more than 92.78%, which has certain engineering application value.
【作者单位】： 新乡学院机电工程学院;河南理工大学机械与动力工程学院;
【基金】：国家“863”计划项目(2013AA040103) 国家自然科学基金资助项目(51175153/E050903)
【分类号】：TG714;TP183

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本文编号：1531833