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数控车床中车刀磨损量的在线获取方法 被引量:1

METHOD TO ESTIMATE THE TOOL WEAR ONLINE IN CNC LATHE
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摘要 介绍了一种在线估算数控车床上车刀磨损量的方法。该方法通过实时采样切削过程中 切削力的变化,并考虑切削用量,利用具有变因子BP学习算法的前馈感知器型神经网络,在 线提取车刀的磨损信息。该方法利用一个静态神经网络和一个动态神经网络构成一个估计系 统,动态神经网络用来估算车刀磨损量,静态神经网络为动态网络提供学习信息,从而保证 在切削参数和切削条件变化时系统输出的准确性。 : A method to estimate the tool wear in NC lathe, which base d on multi-layered feed-forward neural networks with varying-factors BP learning algorithm extracts the information of tool wear from the changes of cutting forc e over the cutting process The system consists of a dynamic and a static neura l network The dynamic one estimates the components of the tool wear and the s tatic one update the dynamic neural network according to the changes of cutting force components The adaptability of the dynamic neural network ensures that c hanges in machining parameters can be accommodated
出处 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第12期30-33,共4页 Journal of Mechanical Engineering
基金 安徽省"九五"科技攻关资金资助项目。
关键词 数控车床 刀具磨损 实时性 神经网络 ∶ CNC lathe Tool wear Real-time Neural networks
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献1

  • 1Li Dan,Int J Mach Tools Manuf,1990年,30卷,4期,579页

共引文献12

同被引文献4

引证文献1

二级引证文献11

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