基于神经网络信息融合的铣刀磨损状态监测

• 作者: 李锡文 杨叔子 杨明金 谢守勇
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 铣刀 磨损 状态监测 神经网络 信息融合
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 160-163
• 页数: 4页
• 分类号: TG714|TH117.1
• 字数: 3127字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2007.07.042

摘要

为了获得铣削加工过程中铣刀后刀面磨损的全面评价,用铣刀后刀面磨损带面积作为衡量刀具磨损量的一个评价指标.提取和精选了8个对铣刀后刀面磨损状态敏感的无量纲特征参数并经归一化处理后,作为基于神经网络信息融合的铣刀磨损状态监测系统的输入信号.采用3层BP神经网络模型,利用其多传感器信息融合功能在线监测了铣刀后刀面磨损带宽度和磨损带面积.监测系统的输出结果与实际测量结果基本吻合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨叔子	华中科技大学机械科学与工程学院	273	4593	37.0	59.0
2	谢守勇	西南大学工程技术学院	78	664	15.0	21.0
3	杨明金	西南大学工程技术学院	44	424	12.0	18.0
4	李锡文	华中科技大学机械科学与工程学院	46	416	10.0	18.0