基于差分进化小波神经网络的刀具磨损状态识别
来源期刊:机械设计与制造2012年第7期
论文作者:陈静 王武 毛林
文章页码:176 - 178
关键词:小波神经网络;差分进化算法;刀具磨损;状态识别;仿真;
摘 要:提出应用小波神经网络进行刀具磨损状态识别的方法,给出了具体的识别流程。构建了小波神经网络,并实现了差分进化对网络参数的优化。通过检测加工现场的切削力和切削声音信号,将其进行信号处理后作为小波神经网络的训练样本,将差分进化应用于小波神经网络结构和参数的优化中,最终实现刀具磨损状态的识别。仿真结果表明差分进化小波神经网络能够有效避免神经网络不收敛的缺点,提高学习速度,采用差分进化小波神经网络进行刀具磨损状态识别,具有较高的诊断精度和效率。
陈静1,王武1,毛林2
1. 许昌学院电气信息工程学院2. 许继集团电网公司
摘 要:提出应用小波神经网络进行刀具磨损状态识别的方法,给出了具体的识别流程。构建了小波神经网络,并实现了差分进化对网络参数的优化。通过检测加工现场的切削力和切削声音信号,将其进行信号处理后作为小波神经网络的训练样本,将差分进化应用于小波神经网络结构和参数的优化中,最终实现刀具磨损状态的识别。仿真结果表明差分进化小波神经网络能够有效避免神经网络不收敛的缺点,提高学习速度,采用差分进化小波神经网络进行刀具磨损状态识别,具有较高的诊断精度和效率。
关键词:小波神经网络;差分进化算法;刀具磨损;状态识别;仿真;