粒子群优化神经网络在刀具磨损监测中的应用研究

"基于粒子群优化神经网络的刀具磨损状态监测技术研究" 本文是一篇由李敏撰写的西南交通大学硕士学位论文，主要探讨了利用人工智能中的粒子群优化神经网络技术来监测刀具磨损状态的问题。刀具磨损状态的监测在机械制造业中至关重要，因为它直接影响到生产效率、产品质量以及生产成本。随着科技的进步，自动化程度的提升，对于刀具性能的监控变得越来越重要。 论文中提到，使用Kistler9257B测力仪和8702850M1振动传感器作为信号采集设备，收集切削力和振动信号，这些信号反映了刀具的工作状态。通过MATLAB平台，研究人员分析了这些信号的时域、频域和时频域参数，以提取能敏感反映刀具磨损特征的参数作为特征向量。 论文的核心在于应用粒子群优化算法（PSO）改进传统的反向传播（BP）神经网络。PSO算法因其简单易懂、参数调节少、实现简便以及快速收敛的特性，被选为优化BP神经网络的工具。优化后的神经网络在刀具磨损状态识别中表现出比未优化的BP网络更好的性能。 建立的刀具磨损状态监测系统结合了现代信号分析方法和粒子群优化的BP神经网络。实验结果表明，该系统能够有效利用切削力和振动信号中的有用信息，提高状态识别的速度和准确性，从而在实际生产环境中具有显著的应用价值。 关键词涵盖了三个方面：刀具磨损、粒子群优化算法和神经网络，这表明论文的主要研究方向集中在利用智能算法解决机械加工中的实际问题。通过这样的技术，可以实时监测刀具的磨损状态，及时采取措施，防止因刀具过度磨损导致的生产事故，从而提高生产效率和产品质量。