【摘 要】
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应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测。根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进
【出 处】
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Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronau
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应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测。根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练。对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络。文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号。切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%—100%。
Application of Fuzzy Logic and Self - organizing Neural Network without Teachers for Tool Wear Monitoring in Turning Process. Based on the typical cutting conditions, a self-organizing network array composed of multiple sub-networks is established. Each sub-network corresponds to a typical cutting condition and is trained. For the specific cutting conditions, using fuzzy logic technology to select the corresponding optimal sub-network. The construction of Fuzzy-SOM-TWC monitoring system in this paper is based on the cutting force, acoustic emission and motor current signal collected in real time by the machining process. Cutting experiments are used to train and test the monitoring system. The experimental results show that the recognition rate of tool wear state can reach 98% -100%.
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