基于RBF网络的刀具磨损状态预测技术研究
本文针对某型航空发动机加工零部件的数控机床刀具磨损和破损的状态难以确定的问题，结合相空间重构和径向基网络(RBF)，提出了刀具磨损状态预测的方法.首先利用声发射传感器采集刀具的声发射信号，以此为样本构成一组时间学列，然后求得嵌入维数和延时参数，在重构的相空间中建立了基于RBF网络的一步和多步预测模型，并利用该模型进行预测。仿真结果表明，所建立的预测模型与支持向量机预测模型相比具有较高的预测精度，进而预测刀具磨损趋势，为刀具磨损预测技术提供一个新的发展方向。
数控机床 刀具磨损 状态预测 声发射 RBF网络
蒋丽英 王蕾 席剑辉 徐涛
沈阳航空工业学院自动化学院,沈阳 110136
国内会议
哈尔滨
中文
196-199
2009-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）