基于神经网络的智能刀具状态检测系统

• 作者: Kesheng Wang Oliver Krimmel 赵东标
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具状态检测 神经网络 模糊逻辑 声发射 力传感 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: TG7|TP3
• 字数: 691字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1120.2000.02.010

摘要

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号，识别出刀具的磨损情况，从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测，控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测，并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明，这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵东标	南京航空航天大学机电工程学院	161	1433	20.0	28.0