10.3969/j.issn.1000-4998.2021.08.010
基于卷积神经网络的刀具磨损评估方法
采用可靠的刀具磨损评估方法对于提高加工质量和生产效益具有重要意义.提出一种基于卷积神经网络的刀具磨损评估方法,采用短时傅里叶变换对采集的主轴电机直流电流和交流电流进行处理,得到对应时频谱,将时频谱输入所设计的卷积神经网络模型,评估得到刀具磨损值.采用铣削数据集对卷积神经网络模型进行训练和验证,表明在主轴转速、切削深度、进给速度、加工材料一定的情况下,评估得到的刀具磨损值与实测刀具磨损值平均绝对误差小于0.05 mm,拟合优度达到0.9以上.
卷积神经网络;刀具;磨损;评估
59
TH6:TG71(专用机械与设备)
上海市信息化发展专项编号:201901028
2021-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
35-39
