作者：库祥臣,曹贝贝,郭跃飞,段明德 单位：中国机械工程学会;广州机械科学研究院 出版：《机床与液压》2017年第17期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJCYY2017170260 DOC编号：DOCJCYY2017170269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 采用声发射传感器采集刀具切削时的信号，提出了一种基于BP神经网络识别刀具磨损程度的方法。该方法将原始声发射信号经高通滤波后直接输入到BP神经网络中进行训练，依靠神经网络的非线性映射能力，使神经网络对不同磨损程度刀具产生的信号进行分类，并能准确判别未知信号所属类别。与传统方法相比，该方法省去了人工提取特征值这一费时费力的环节。研究了神经元个数对神经网络的训练和识别的影响，提高了神经网络的识别精度。实验结果表明，该方法可以准确地预测刀具磨损程度。

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