基于PSO-BP神经网络的刀具寿命预测

王虎; 刘佩松; 叶润章; 李阳; 徐培嘉

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基于PSO-BP神经网络的刀具寿命预测

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针对刀具寿命影响因素与刀具寿命之间的高度非线性关系,引入BP神经网络技术对刀具寿命进行预测,建立了刀具寿命预测模型.针对标准反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用粒子群算法优化网络权值及阈值,提高了神经网络的预测精度.仿真结果表明,与标准BP神经网络相比,PSO-BP神经网络用于刀具寿命预测的精度更高.

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来源
《现代制造技术与装备》 |2017年第11期|53-54,60|共3页
作者
王虎; 刘佩松; 叶润章; 李阳; 徐培嘉;
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作者单位

西南石油大学机电工程学院,四川成都 610500;

西南石油大学机电工程学院,四川成都 610500;

西南石油大学机电工程学院,四川成都 610500;

西南石油大学机电工程学院,四川成都 610500;

西南石油大学机电工程学院,四川成都 610500;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
粒子群算法; BP神经网络; 刀具寿命; 预测;

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