基于粗糙模糊神经网络的微孔钻削在线监测方法

• 作者: 刘建英 毕建平 王鹤 郭鹏
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 模糊神经网络 微孔钻削 在线监测
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 数控与自动化
• 页码范围: 160-162
• 分类号: TH16|TP277|TP183
• 字数: 2800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2011.12.060

摘要

提出了基于粗糙集理论的模糊神经网络对微孔钻削进行在线实时监测的方法,能有效利用粗糙集理论对控制规则进行约简,再利用钻削力、钻削扭矩和主轴电机电流信号作为神经网络的输入,构建相应的模糊神经网络模型,对系统进行训练,进而对提取的精简规则参数进行优化,从而解决了常规粗糙集控制规则缺乏学习能力,自适应性差的问题.采用该方法可获取微细钻头磨损状态的信息,对微孔钻削过程进行在线实时监测,可有效避免微钻头折断,并降低制造成本,提高生产效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹤	河南工程学院机械工程系	28	48	5.0	5.0
2	刘建英	河南工程学院机械工程系	43	107	6.0	7.0
3	毕建平	河南工程学院机械工程系	15	24	3.0	3.0
4	郭鹏	河南工程学院机械工程系	16	40	4.0	5.0