聂鹏，郭勇，李正强，张锴锋，陈彦海

（沈阳航空航天大学机电工程学院，沈阳 110136）

0 引言

刀具作为金属切削过程的直接执行者，其状态的变化直接影响产品的质量和生产成本，所以对刀具状态的实时监控具有重要的意义。在刀具加工过程中获得的声发射信号和电流信号包含着丰富的加工工况信息，通过对这些数据进行小波包分析进行特征提取,再通过人工神经网络进行模式识别，可以得到很好的检测效果。

BP 神经网络具有局限性。首先，不具备对输入样本的预处理能力，当输入样本维数较多时，神经网络结构变得异常复杂而且训练时间大大延长，导致网络的体系庞大，实时性也会大打折扣；其次，BP 神经网络属于线性搜索的优化方法，其权值和阈值的修正会沿着误差函数梯度的反方向进行，容易陷入局部极值点［1-5］。

粗糙集（Rough Set，RS)理论是由波兰数学家Z.Pawlak在1982 年提出的一种处理不精确与不确定性的数学工具，可以从现有的数据出发给出知识的简化和相对简化。在处理大量数据、消除冗余信息方面，粗糙集理论有着良好的结果［6-7］。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它的最大优点是只使用评价函数(适应度函数)，而不采用梯度和其它辅助信息，即使对多态的和非连续的函数，也能获得全局最优解［8-9］。

本文将粗糙集和遗传算法引入到BP 神经网络中，提出一种利用粗糙理论和遗传算法对BP 网络进行优化的粗糙集遗传神经网络模型。……