【摘 要】
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为提高刀具磨损预测的准确性,针对传统BP神经网络初始权值和阈值随机赋值的问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的刀具磨损预测方法。在信号采集端,采用小波包算法对加速度传感器采集的X、Y、Z三个方向的刀具振动信号进行分解,并求取3个方向的期望值作为BP神经网络的特征输入。在预测模型构建方面,采用思维进化算法对BP神经网络的输入层权值和隐含层阈值进行优化,建立刀具磨损预测模型并计算出刀具磨损量。实验结果表明,经过MEA优化后的BP神经网络的预测均方误差为4.152μm,相比传统BP神经网络
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,中国船舶工业集团公司船舶系统工程部
【基金项目】
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北京市科技计划项目(Z191100002019004),北京市教委科技计划一般项目(KM202011232012),河北省重大成果转化项目(19041827Z),北京信息科技大学校基金(2025003)。
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为提高刀具磨损预测的准确性,针对传统BP神经网络初始权值和阈值随机赋值的问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的刀具磨损预测方法。在信号采集端,采用小波包算法对加速度传感器采集的X、Y、Z三个方向的刀具振动信号进行分解,并求取3个方向的期望值作为BP神经网络的特征输入。在预测模型构建方面,采用思维进化算法对BP神经网络的输入层权值和隐含层阈值进行优化,建立刀具磨损预测模型并计算出刀具磨损量。实验结果表明,经过MEA优化后的BP神经网络的预测均方误差为4.152μm,相比传统BP神经网络
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