基于特征參數(shù)的珩磨油石壽命預(yù)測(cè)研究.pdf

1、珩磨油石的磨損狀態(tài)對(duì)產(chǎn)品的最終質(zhì)量有著較大的影響。為了預(yù)測(cè)油石的切削壽命，便于合理的更換油石，通過(guò)對(duì)比油石磨損量與磨鈍標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷油石是否需要更換。所以本文引入灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)將珩磨工藝加工特征參數(shù)作為模型輸入來(lái)預(yù)測(cè)油石的磨損量，最終建立了珩磨油石磨損量預(yù)報(bào)模型來(lái)預(yù)測(cè)油石的壽命。從而為提前更換油石提供了理論依據(jù)，在保證機(jī)床穩(wěn)定運(yùn)行，提高加工產(chǎn)品質(zhì)量，節(jié)約制造執(zhí)行系統(tǒng)中生產(chǎn)成本等方面具有重大意義。
　　本論文主要研究?jī)?nèi)容包括：

2、>　?。?）研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型算法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度非線性擬合能力以及珩磨加工本身可看做一個(gè)灰色系統(tǒng)，通過(guò)分析比對(duì)各種預(yù)報(bào)模型，最終選用以上兩種模型。并對(duì)模型結(jié)構(gòu)的選擇，關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)置進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。給出了評(píng)價(jià)模型擬合精度和穩(wěn)定性的依據(jù)。
　?。?）研究了智能算法在預(yù)報(bào)模型優(yōu)化中的運(yùn)用。對(duì)比了粒子群算法（PSO），遺傳算法（GA）以及蟻群算法（ACO）的優(yōu)缺點(diǎn)。由于PSO算法具有收斂速度快，需要調(diào)整的參數(shù)較

3、少等優(yōu)點(diǎn)，采用該算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。并根據(jù)算法存在的不足，提出了利用變異因子來(lái)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，并利用目標(biāo)函數(shù)，對(duì)算法的尋優(yōu)能力和收斂性進(jìn)行比較。
　?。?）研究了適合珩磨油石磨損量預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)模型。以強(qiáng)力珩磨的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立了基于BPNN的珩磨油石磨損量預(yù)報(bào)模型，并利用MPSO算法和GA算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。由于珩磨加工可看為灰色系統(tǒng)，首先，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析了珩磨加工特征參數(shù)對(duì)珩磨油石磨損量的影響；其次，建立了基于GN