基于人工神经网络的超声加工振幅控制的研究

摘要：

针对超声振动加工中,系统振幅随外界条件的变化而衰减的问题,提出了利用人工神经网络分析换能器的输入电流,以保证超声加工的振幅始终工作在最大值附近.通过人工神经网络训练数据,建立换能器输入电流与超声波发生器频率调整间的关系,达到实时调节超声波发生器频率使整个系统处于谐振的作用.最后,将此方案应用在功率超声珩磨加工中,通过换能器输入电流的稳定性和加工精度证明此方案的效果.

关键词：超声振动加工、人工神经网络、振幅控制、在线检测

所属期刊栏目：43

分类号：TG580(金属切削加工及机床)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51275490

在线出版日期：2015-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：101-102