一种刀具磨损监测方法
- 专利权人:
- 沈阳利笙电子科技有限公司
- 发明人:
- 聂鹏,李正强,徐涛,陈彦海,郭勇,何超
- 申请号：
- CN201310442967.0
- 公开号：
- CN103465107B
- 申请日:
- 2013.09.24
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明为实时在线刀具磨损监测方法。首先在不同的切削参数下，分别采集各种不同磨损状态的声发射信号、机床中主轴电机与进给电机的电流信号、切削速度、切削深度和进给量作为条件属性，建立决策表；采用自组织映射神经网络对决策表中连续属性值进行离散化处理；采用Johnson算法约简属性个数；通过遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，约简后的属性值作为BP神经网络的输入神经元对经过优化后的BP神经网络进行训练和学习；用训练好的BP神经网络对刀具磨损程度进行预测。该方法不仅简化了神经网络的结构，使神经网络具有很快的收敛性以及较强的学习能力，而且提高了刀具磨损检测的识别率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
