基于SSA-BP算法的刀具破损状态在机识别技术
基于SSA-BP算法的刀具破损状态在机识别技术
张 曦（通讯作者） 肖 雄 郑文妞 张龙佳
（上海大学机电工程与自动化学院）
摘要：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。
关键词：刀具破损；主轴电流信号；BP神经网络；麻雀搜索算法
