基于径向基函数神经网络的铣刀磨损监控技术的研究  

Tool wear monitoring on milling based on RBF neural network

作　　者：马建峰[1] 王信义[1] 

机构地区：[1]北京理工大学机械工程与自动化学院,北京100081

出　　处：《机械》2001年第5期12-13,共2页Machinery

摘　　要：提出一种基于径向基函数神经网络的铣刀磨损监控方法。径向基函数神经网络的输出是刀具磨损的具体值 ,这样有利于对刀具磨损进行各种实时补偿。实验表明 ,利用径向基函数神经网络进行状态识别可对小型立铣刀的磨损进行监控 ,能够取得良好的效果。The author proposes a method for tool wear monitoring on milling based on RBF neural network. The output of RBF neural network is the tool wear value (in mm), this makes the various and real time compensation for the tool wear more convenient. Experiments show that RBF network can assess the tool wear both reliably and efficiently and demonstrate that the training of the RBF network is more speedy than that of BP network.

关 键 词：铣刀 磨损 径向基函数神经网络 监控 声发射 

分 类 号：TG714[金属学及工艺—刀具与模具] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]