基于径向基函数网络的刀具磨损识别

摘要

提出了一种基于灰色关联度优化网络神经元数目和径向基函数网络用于刀具磨损量预测的方法.以选取合理的涵盖影响刀具磨损的有关因素,采用不同切削条件下铣削加工过程刀具后刀面磨损的多组实验数据对网络模型进行训练以及对刀具磨损量进行估计和预测,预测结果与实际基本吻合.结果表明,该方法克服了用一个多元线性公式描述由切削条件和切削带来的后刀面磨损量的变化的刀具磨损高度非线性模型方法的缺陷,对于与刀具磨损量相关因素的非线性本质较易准确表达,所建立的刀具磨损网络模型可以较满意地计算出不同切削条件下刀具后刀面的磨损量.