基于广义BP神经网络的切削颤振识别研究

简介

切削颤振将降低加工质量和加工效率,其一直是切削加工领域的一项重要研究课题。针对传统的切削颤振识别方法中,存在获取颤振加工信号中的测量不确定性问题及识别模型中的模型不确定性问题,提出基于广义区间理论的广义BP神经网络切削颤振识别模型,利用广义区间不确定性分析方法将测量不确定性量转换为广义区间量,并进行广义区间形式的时频特征提取,最后将广义区间化的特征量代入广义BP神经网络识别模型中,对切削加工状态进行识别。试验结果显示,提出的广义BP神经网络颤振模型比传统BP神经网络颤振模型有更高的识别率。