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RBF云神经网络在数控机床刀具磨损状态识别中的应用
简介
摘要∶在数控机床加工过程中，刀具破损是造成加工设备损坏和加工安全事故的主要起因，且刀具的磨损对加工质量有着直接影响，因此，正确对数控机床的刀具状态进行识别有着重要的工程价值。提出一种云理论与RBF神经网络相结合的RBF云神经网络模型，该模型既有云理论的随机性和模糊性，又有RBF的学习、记忆能力。将其应用到数控机床的刀具磨损状态识别中，实验结果表明∶该网络模型的精确度较高，具有较强实用性。
摘要∶在数控机床加工过程中，刀具破损是造成加工设备损坏和加工安全事故的主要起因，且刀具的磨损对加工质量有着直接影响，因此，正确对数控机床的刀具状态进行识别有着重要的工程价值。提出一种云理论与RBF神经网络相结合的RBF云神经网络模型，该模型既有云理论的随机性和模糊性，又有RBF的学习、记忆能力。将其应用到数控机床的刀具磨损状态识别中，实验结果表明∶该网络模型的精确度较高，具有较强实用性。
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