基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)，隨著科技的日益進(jìn)步，自動(dòng)化程度越來越高，而機(jī)械制造業(yè)作為國家工業(yè)化水平的重要標(biāo)志，也不斷的發(fā)展起來，金屬切削加工是機(jī)械制造中應(yīng)用最為廣泛的加工方式，在加工過程中，刀具又是最基本且非常必要的生產(chǎn)要素，因此，如何保證刀具正常工作，提高刀具性能，對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測成為關(guān)鍵。
　　本論文以Kistler9257B測力儀、8702850M1振動(dòng)傳感器等為信號(hào)采集元件用于采集監(jiān)測信號(hào)，在信號(hào)分析處理和狀態(tài)識(shí)別方面，主要利用MAT

2、LAB平臺(tái)，以刀具不同磨損狀態(tài)的切削力和振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象，提取信號(hào)的時(shí)域、頻域及時(shí)頻域等參數(shù)作為特征向量，得到與刀具磨損敏感的特征值，通過對(duì)粒子群優(yōu)化算法的研究發(fā)現(xiàn)，粒子群優(yōu)化算法具有概念簡單易于描述，需要調(diào)整的參數(shù)較少，實(shí)現(xiàn)比較容易，收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，因此將其用于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，相對(duì)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在刀具磨損狀態(tài)識(shí)別中更具優(yōu)勢。
　　刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)是