面向磨損檢測的切削表面粗糙度評估及AGRNN預測

摘要： 當前切削表面粗糙度大多需要結合人工經(jīng)驗以及多次測試方法，加工質(zhì)量難以得到保障。在充分發(fā)揮加工階段歷史參數(shù)作用的基礎上，構建了磨損監(jiān)測模型。同時為了滿足算法精度以及響應速率的要求，引入了快速響應和逼近的自適應廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡（AGRNN）進行粗糙度預測。研究結果表明：計算得到粗糙度預測數(shù)據(jù)和實際值相關系數(shù)達到R2=0.988，預測模型達到了理想的控制狀態(tài)，預測精度滿足調(diào)控標準，經(jīng)...