【摘 要】
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刀具磨损直接影响工件加工质量和尺寸精度,正确掌握刀具磨损状态及时换刀,减少机床停机时间,将直接提高加工效率。为提高刀具磨损状态识别准确率,提出一种基于参数策略的改进
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院,同济大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61825303)
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刀具磨损直接影响工件加工质量和尺寸精度,正确掌握刀具磨损状态及时换刀,减少机床停机时间,将直接提高加工效率。为提高刀具磨损状态识别准确率,提出一种基于参数策略的改进粒子群优化PNN(IPSO-PNN)神经网络识别刀具的磨损状态。相较于BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,IPSO-PNN神经网络结构简单、训练简洁快速。与BP神经网络和标准PNN神经网络仿真结果对比,结果表明:IPSO-PNN神经网络识别准确率高,收敛速度快,仿真耗时短,能有效提高刀具磨损识别准确率。
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