基于卷积神经网络和Huffman编码的电火花加工穿透检测技术研究

文档名：基于卷积神经网络和Huffman编码的电火花加工穿透检测技术研究
为了解决电火花加工薄壁中空复杂零件穿透检测难题,本文提出一种通过采集电极工件间电流、电压数据通过卷积神经网络进行分类的算法.同时针对在不同放电条件、不同工件材料、不同电极材料条件下构造神经网络时需要选择不同权值参数,造成实时运算数据量过大,本文采用Huffman编码方式对权值参数进行压缩处理并在运算时写入到高速缓存中,这样可以针对不同加工条件灵活选择最优的权值参数,提高了CPU的利用率.通过累计实验表明,该方法可以对不同加工条件的穿透深度进行有效控制,减小了硬件开销,降低算法复杂度.
作者：刘金鹏 孙东江 任连生 郭建梅
作者单位：北京市电加工研究所,北京100191北京迪蒙数控技术有限责任公司,北京100191
母体文献：2018年全国电火花成形加工技术研讨会论文集
会议名称：2018年全国电火花成形加工技术研讨会  
会议时间：2018年8月1日
会议地点：青岛
主办单位：中国机械工程学会
语种：chi
分类号：TP3TP1
关键词：电火花加工  薄壁中空零件  穿透检测  卷积神经网络  Huffman编码
在线出版日期：2022年3月9日
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