基于广义维数与优化BP神经网络的刀具磨损量预测

• 作者: 张锴锋 聂鹏 袁惠群
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 广义分形维数 BP神经网络 刀具磨损 预测 遗传算法
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 1292-1295
• 页数: 4页
• 分类号: TH164
• 字数: 2337字
• 语种: 中文

摘要

根据多重分形理论,采用改进的盒计数法计算了切削加工过程中声发射(AE)信号的广义分形维数,得到了不同刀具磨损状态下AE信号的广义维数谱,分析了广义维数与刀具磨损量之间的关系.以广义分形维数以及切削加工参数为特征,进行归一化处理后作为BP神经网络输入向量;采用遗传学算法,对BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,利用优化后的神经网络对刀具磨损量进行预测.测试结果表明,该方法可以较精确地预测刀具磨损量,平均预测误差为0.01 mm.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁惠群	东北大学理学院	139	1305	19.0	28.0
2	聂鹏	沈阳航空航天大学机电工程学院	50	268	11.0	14.0
3	张锴锋	东北大学机械工程与自动化学院	4	32	3.0	4.0