基于改进遗传算法和LVQ网络的刀具故障诊断

作     者：王文昊 李海伟 聂鹏 王焕棋 张锴锋 Wang Wenhao;Li Haiwei;Nie Peng;Wang Huanqi;Zhang Kaifeng

作者机构：沈阳航空航天大学机电工程学院辽宁沈阳110136 沈阳飞机工业(集团)有限公司辽宁沈阳110136 

基　　金：辽宁省教育厅重点实验室资助项目(LS2010117) 沈阳市人才资源开发专项基金资助项目(Syrc201007) 

出 版 物：《机械设计与制造工程》 (Machine Design and Manufacturing Engineering)

年 卷 期：2022年第51卷第8期

页      码：60-64页

摘      要：针对叠层材料钻削加工特点,提出一种通过改进遗传算法(SAMGA)优化学习向量量化(LVQ)网络的刀具磨损在线监测方法。该方法在刀具磨损监测实验过程中,采集制孔过程中的声发射信号与红外温度信号,利用小波包分解与主元分析法对采集到的信号进行滤波与降维处理,将处理后的信号特征作为输入特征向量导入到LVQ网络模型中,并通过改进遗传算法优化其初始权值与阈值。结果表明:SAMGA-LVQ模型相比BP网络对于刀具磨损的预测识别精度更高,改进遗传算法对LVQ网络优化后训练速度有明显提升,更适用于刀具磨损在线监测系统。

主 题 词：钻削加工 刀具磨损 改进遗传算法 LVQ网络 故障诊断 在线监测 

学科分类：08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-509X.2022.08.012

馆 藏 号：203114450...