基于卷积神经网络和Huffman编码的 电火花加工穿透检测技术研究

• 作者: 任连生 刘金鹏 孙东江 郭建梅
• 来源期刊: 电加工与模具
• 学科: 工学
• 关键词: 穿透检测 卷积神经网络 Huffman编码 电火花加工
• 年，卷（期）: 2019,（z1）
• 所属期刊栏目: 电火花加工
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TG661
• 字数: 3288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-279X.2019.z1.006

摘要

为了解决电火花加工薄壁中空复杂零件穿透检测难题,提出一种通过采集电极工件间电流、电压数据并利用卷积神经网络进行分类的算法.针对在不同放电条件、不同工件材料、不同电极材料条件下,构造神经网络时需要选择不同权值参数造成的实时运算数据量过大问题,采用Huffman编码方式对权值参数进行压缩处理,并在运算时写入高速缓存中,便可针对不同加工条件灵活选择最优的权值参数,提高CPU利用率.通过累计实验表明,该方法可对不同加工条件的穿透深度进行有效控制,减小硬件开销,降低算法复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙东江	北京市电加工研究所电火花加工技术北京市重点实验室	4	7	1.0	2.0
2	任连生		4	10	2.0	3.0
3	郭建梅	北京市电加工研究所电火花加工技术北京市重点实验室	8	4	1.0	1.0
4	刘金鹏	北京市电加工研究所电火花加工技术北京市重点实验室	1	1	1.0	1.0