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题名高斯变异粒子群优化径向基神经网络铣削力预测
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作者
匡佳维
周细枝
付渝彬
余中全
黎仕
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机构
湖北工业大学机械工程学院
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出处
《机床与液压》
2024年第21期149-154,共6页
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基金
湖北省科技厅重大专项(2022BEC022)。
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文摘
针对传统电流-切削力神经网络预测模型精度不高且神经网络参数难以确定的问题,将主轴电流与驱动轴电流同时考虑作为输入样本,提出帐篷映射下高斯变异粒子群优化径向基神经网络算法。算法在改进收缩粒子群径向基神经网络(改进CFA PSO-RBF)的基础上,对粒子位置初始化采用帐篷映射(Tent Map),同时提出粒子动态高斯变异。该算法能够均匀化粒子初始位置,控制变异过程,并有效避免算法陷入局部最优的早熟问题。基于此方法进行算法对比分析实验,结果表明:同时考虑主轴与驱动轴电流,较单一考虑主轴电流,铣削力预测精度更高;在该算法下,随机15次训练结果平均均方根误差低于BP、RBF、改进CFA PSO-RBF神经网络,能够有效提高铣削力预测精度。
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关键词
切削力预测
RBF神经网络
CFA
PSO算法
Tent映射
高斯变异
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Keywords
cutting force prediction
RBF neural network
CFA PSO algorithm
Tent mapping
Gaussian variation
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TG547
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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