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

• 作者: 唐军 李文星 赵波
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 电流监测 刀具磨损
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 机电与计算机工程
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TG501.2|TP183
• 字数: 3289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16186/j.cnki.1673-9787.2017.05.011

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵波	河南理工大学机械与动力工程学院	186	1176	16.0	23.0
2	李文星	新乡学院机电工程学院	32	76	4.0	6.0
3	唐军	新乡学院机电工程学院	17	100	6.0	9.0