EMD和BPNN-GA在微铣刀磨损预测中的应用

简介

提高智能制造过程中微铣削刀具状态监测的精度和效率,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和BP神经网络-遗传算法(Back-Propagation Neural Networks-Genetic Algorithm,BPNN-GA)的微铣刀磨损预测方法。在此方法中,首先对微铣削振动信号进行EMD分解,提取各个IMF分量的均值、均方根、峭度、偏态作为微铣刀磨损特征。然后通过相关性分析选择与微铣刀磨损特征密切相关的特征,并选择相互之间相关度最小的几个特征作为微铣刀磨损特征,这样既保证了特征对于研究对象的灵敏度,又保证了特征之间的独立性,不会造成信息冗余。最后利用BPNN-GA模型进行特征分类,实现微铣刀磨损的预测。结果表明,本文提出的微铣刀磨损预测方法能够准确识别各种磨损状态,可以为其它刀具状态监测方法提供必要的理论基础和实践意义。