基于卷积神经网络和Huffman编码的电火花加工穿透检测技术研究

摘要：

　　为了解决电火花加工薄壁中空复杂零件穿透检测难题，本文提出一种通过采集电极工件间电流、电压数据通过卷积神经网络进行分类的算法。同时针对在不同放电条件、不同工件材料、不同电极材料条件下构造神经网络时需要选择不同权值参数，造成实时运算数据量过大，本文采用Huffman编码方式对权值参数进行压缩处理并在运算时写入到高速缓存中，这样可以针对不同加工条件灵活选择最优的权值参数，提高了 CPU的利用率。通过累计实验表明，该方法可以对不同加工条件的穿透深度进行有效控制，减小了硬件开销，降低算法复杂度。

关键词： 穿透检测 卷积神经网络 Huffman编码 电火花加工

作者: 刘金鹏 孙东江 任连生 郭建梅

作者单位: 北京市电加工研究所,北京 100191 北京迪蒙数控技术有限责任公司,北京 100191

会议类型: 国内会议

会议名称: 2018年全国电火花成形加工技术研讨会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 84-89

在线出版日期: 2018-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）