【摘 要】
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采用传统的径向基神经网络(RBF)模型对刀具磨损量进行识别,没有体现铣削力特征值与刀具磨损量关联程度。文章通过特征优选获取最能反映刀具磨损状态的特征,并将优选后得到的
【基金项目】
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四川省科学技术厅资助项目(2017GZ0092);四川省重点研发项目(2019YFG0356,2019YFG0359)
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采用传统的径向基神经网络(RBF)模型对刀具磨损量进行识别,没有体现铣削力特征值与刀具磨损量关联程度。文章通过特征优选获取最能反映刀具磨损状态的特征,并将优选后得到的特征与刀具磨损量的关联度作为对角矩阵的对角元,再将该对角矩阵引入RBF径向基函数中,从而使得在计算RBF输入向量与中心神经元径向距离时,不同特征的空间距离所占比重等于该特征对应的与刀具磨损状态的关联度,代替原RBF计算中不同特征的空间距离所占比重相等的情况。实验证明,与优化前相比,优化后的RBF神经网络模型具有更高的识别准确率和识别速度。
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