摘要：为了提高三相电流信号监测刀具磨损状态的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的数控机床刀具磨损状态识别方法。首先对采集得到的三相电流信号进行时域、频域和小波分析,从中提取出与刀具磨损程度相关性较好的多个特征量,组合成敏感特征向量,然后搭建BP神经网络,建立三相电流信号特征向量与刀具磨损状态之间的联系。最后,用经过训练后的BP神经网络识别多组未知样本的刀具磨损状态。实验结果表明,该方法能够准确判定刀具的磨损状态。

关键词：三相电流信号 bp神经网络 刀具磨损 状态识别 

单位：北京信息科技大学机电工程学院; 北京100192