一种基于遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态诊断方法，包括以下步骤：步骤一：采集包括刀具前角γ、主轴转速n、切削深度h、机床主轴功率Pt的近似系数以及刀具磨损VB在内的样本集；步骤二：使用遗传BP神经网络建立刀具磨损状态诊断模型。本发明技术使用功率信号作为刀具磨损状态诊断信号，降低了传感器成本，解决了传感器安装问题，使信号精度不受加工环境干扰，同时考虑了刀具前角γ、主轴转速n、切削深度h，使模型能够适用于多种切削参数，使用relu训练函数的遗传BP神经网络建立刀具磨损状态诊断模型，极大地提高了BP神经网络的计算速度和诊断精度。