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| 基于人工蜂群-BP神经网络的刀具磨损监测 | |
| 作者单位： | ;1.无锡商业职业技术学院机电工程系 |
| 摘 要： | 为了提高刀具磨损状态监测准确度,提出基于人工蜂群-BP神经网络算法的刀具磨损状态监测方法。使用力传感器和振动传感器设计了磨损状态监测平台;使用匹配追踪算法对信号进行了去噪;提取了信号时域、频域、时频域的特征参数,使用核主成分分析法对特征参数进行了降维,确定了反应刀具磨损状态的15个特征参数;提出了人工蜂群-BP神经网络算法的刀具磨损状态识别方法,使用人工蜂群算法优化BP神经网络算法参数;经实验验证,传统BP神经网络识别准确率为78.75%,优化BP神经网络算法识别准确率为100%。 |
| 关 键 词： | 刀具 磨损状态监测 匹配追踪算法 核主成分分析法 人工蜂群-BP神经网络算法 |
CUTTING TOOL WEAR CONDITION MONITORING BASED ON ARTIFICIAL BEE COLONY-BP NEUTRAL NETWORK ALGORITHM |
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| Keywords: | |
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