基于B样条模糊神经网络的刀具磨损监测

摘要

刀具状态监测是实现自动化加工和无人化加工的关键技术.本文使用切削力和声发射传感器监测金属切削过程,提出了基于B样条模糊神经网络作为刀具磨损量监测模型.该模型能够准确描述刀具磨损和信号特征之间的非线性关系,和常用的BP前馈神经网络相比,具有收敛速度快和局部学习能力等优点.试验结果表明:采用B样条模糊神经网络对提高刀具磨损在线监测的准确度和可靠度非常有效.