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摘要
针对叠层材料钻削加工特点，提出一种通过改进遗传算法(SAMGA)优化学习向量量化(LVQ)网络的刀具磨损在线监测方法。该方法在刀具磨损监测实验过程中，采集制孔过程中的声发射信号与红外温度信号，利用小波包分解与主元分析法对采集到的信号进行滤波与降维处理，将处理后的信号特征作为输入特征向量导入到LVQ网络模型中，并通过改进遗传算法优化其初始权值与阈值。结果表明：SAMGA-LVQ模型相比BP网络对于刀具磨损的预测识别精度更高，改进遗传算法对LVQ网络优化后训练速度有明显提升，更适用于刀具磨损在线监测系统。
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单位机电工程学院; 沈阳航空航天大学
