B样条神经网络在线监测铣刀磨损量新方法

"一种在线监测铣刀磨损量的新方法 (2005年)，高宏力，许明恒，傅攀，西南交通大学" 本文介绍了一种创新的在线监测铣刀磨损量的技术，该技术基于B样条神经网络，旨在解决在实际生产环境中监测刀具磨损状态的难题。B样条神经网络是一种数学工具，它结合了B样条函数的灵活性和神经网络的学习能力，用于构建复杂的非线性模型。在铣削过程中，切削力是反映刀具磨损状况的重要指标，因为磨损会影响切削力的大小。 研究人员通过实验收集不同磨损状态下铣刀的加工参数（如切削速度、进给量和切深）与对应的切削力数据。这些数据被用来训练B样条神经网络，建立加工参数与切削力之间的映射关系。当实际加工时，系统实时监测并记录切削力，然后将这些测量值与网络模型中的预定义切削力进行对比。通过这种方式，可以准确地识别出当前刀具的磨损状态。 论文指出，这种方法的一个显著优点是它可以抵消加工参数变化对切削力特征的影响。这意味着即使在加工条件改变的情况下，系统仍然能够准确判断刀具磨损程度。此外，通过建立的简化模型，可以直接计算出刀具的精确磨损量，无需依赖复杂的传感器或复杂的数据分析流程，这大大提高了监测系统的实用性。 关键词包括：端铣刀、刀具磨损、切削力、B样条和神经网络。这些关键词反映了研究的核心内容和技术手段。文章发表在2005年的某期期刊上，中图分类号为TH164，表明其属于机械工程领域，特别是金属切削工艺的研究。 这项研究为制造业提供了一种有效的在线监测工具磨损的方法，有助于提高生产效率，减少由于刀具过度磨损导致的产品质量下降和生产中断，对于现代自动化制造系统的维护和优化具有重要意义。通过采用B样条神经网络，该方法在复杂加工环境下的适应性和准确性得到了显著提升，满足了工业界对实时刀具状态监测的需求。