杨德维

摘要：随着科技的进步，金属切削机的刀具磨损逐渐成为了工件加工中的一大问题。由于机器的机械性、自动化与柔性化都大有提高，对于人工检查刀具磨损的问题也愈发捉襟见肘。传感器或识别决策系统也将代替人工，走入大众的视野里。人工神经网络将代替人工，而且随着科技的进步，科学家对于人工神经网络也愈发完善，不只是最开始的对于刀具磨损的检测与更换。归功于其学习、记忆与归纳的能力，人工神经网络已经可以实现加工过程的经济的优化，并且有效地预防刀具事故。

关键词：人工神经网络；金属切削刀具；磨损检测

1.前言：

随着我国的工业飞速发展，对于工件的要求也愈发严格，但是从工厂中制造出的工件或多或少都有些不尽人意，所以必须依靠金属切削技术对工件进行二次加工。但随着时间流逝，金属刀具的磨损逐渐成为了一个问题。而且随着机器的柔性化与机械化愈发提高，人工观测刀具磨损状况的方法也愈发得不可取。无数科学家为此进行了大量研究，讨论出了是数种方法，而人工神经网络运用于金属切削机的技术也应运而生。人工神经网络是一种以模拟动物神经网络而创造的数学模型，人工神经网络有大量简单的处理单元组成，它最大的作用处理信息，并且拥有学习和记忆、归纳的能力。目前，人工神经网络在智能控制、优化计算与信息处理中都有很大的进展，人工神经网络的前景不可估量。

2.人工神经网络在金属切削刀具中的应用

2.1人工神经网络的基础知识

人工神经网络是一种建立在现代医学对于人脑的研究上的一种模拟人脑的数学模型。它是由大量简单的处理单元组成的复杂网络，用以模仿人类大脑的神经活动与规律。所以，人工神经网络拥有人类大脑的基本特征，即：学习、记忆与归纳功能。虽然人工神经网络与人类大脑相比略有不足，但是由于其独特的结构，人工神经网络可以对己输入信息进行分析与归纳，并且拥有简单的决断能力与简单的判断能力，所以人工神经网络在逻辑学推理演算中，比起人类大脑更加有优势。故，人工神经网络在一些比较简单同时需要大量计算的工作上比起人脑更有优势。于是，人工神经网络被广泛用于金属切削技术，并获得了大量的好评。

2.2人工神经网络使金属切削的过程更加智能化

人工神经网络具有自学习、联想存储与优化计算的能力，在金属切削中被大量运用。人工神经网络在金属切削中起着多传感器多信息融合与模式联想器的作用。在对选定的人工神经网络进行训练，通过人工神经网络的学习与记录作用，将人工神经网络训练为模型，并将这个模型运用于金属切削中，使金属切削过程智能化。1992年王卫平博士使用人工神经网络令金属切削机在金属切削的过程中智能化。李旭东利用BP网络与人工神经网络的学习性，实现了金属切削加工的智能化选择。实际上，国内有许许多多的人用人工神经网络实现了金属切削过程的智能化，而随着他们的成功，越来越多的人也将加入金属切削智能化的队伍中来。

并且随着我国技术的逐渐加强，人工神经网络技术的逐渐完善，金属切削智能化的程度只会越来越强。

2.3人工神经网络对于刀具磨损的检测

人工神经系统被运用于金属切削领域的初衷，就是希望借助它的智能化与信息处理的优越性，代替人工来检验刀具的磨损程度。

通过人工神经网络的学习性，可以轻易在网络中建模，使人工神经网络可以轻易地检测出刀具的正常状态与非正常状态——即刀具是否磨损。当刀具处于磨损状态时，人工神经网络可以发出警告。实际上，在刀具磨损状态下发出警报已经不再是现在的研究重点了，在无人参与定情况下，对整个金属切削过程进行识别，当刀具发生磨损，人工神经网络可以进行自主替换，这，才是理想中的智能刀具检验系统，同时也是研究热点。如果要实现上述内容，应该具备这些特点：对于来自多个传感器的信息可以快速处理；在拥有样本数据的情况下可以快速学习；可以根据外界数据的变化，快速调整自身，以适应周遭环境。

2.4通过人工神经网络的计算，预测金属切削加工中的状态.

在人工神经网络运用于金属切削中的一个重要研究，便是通过人工神经网络的计算来预测金属切削加工中的状态。可惜这项技术现在还只是处于理论研究与建模模拟的状态下，跟可以正式使用还有一定的距离。如果这项技术可以得到突破，那么，毋庸置疑得，不止在金属切削领域是一大进步，更加可以推动工厂全智能化、機械化，这无疑是一场重工业的一场大地震与大革命。

3.总结

人工神经网络对于金属切削领域的作用是无可取代的，它代替了传统的人工形式，采用了机械化、智能化的方式，大大的提高了金属切削的速度和安全性，并且还大幅度的优化了加工过程的经济问题。虽然这项技术还没有完全成熟，但是已经引起了广泛的重视和应用，随着越来越多的人加入研究，这项技术也将快速完善，并且运用到更多的领域中。毫无疑问，人工神经网络拥有着极为广阔的应用前景。