基于SSA-BP算法的刀具破损状态在机识别技术

作者：张曦^*; 肖雄; 郑文妞; 张龙佳

来源：计量与测试技术, 2023, 50(03): 57-64.

DOI：10.15988/j.cnki.1004-6941.2023.3.017

• 刀具破损
• 主轴电流信号
• BP神经网络
• 麻雀搜索算法

刀具的破损状态对机床的加工精度和加工表面质量有着重要的影响，若破损后未及时停机更换新刀，则会造成工件报废、机床损坏等严重后果。本文针对主轴电流信号，采用一种改进后的麻雀搜索优化BP神经网络算法(SSA-BP),对BP神经网络的权值和阈值进行优化，并对刀具破损状态进行识别。与传统BP神经网络和基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)相比，改进后的SSA-BP算法分类精度更高，耗费时间更短，神经网络稳定性更好，更适用于刀具破损状态的判断。

• 出版日期2023
• 单位自动化学院; 上海大学