【摘 要】
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使用功率传感器监测机床加工功率，和切削力、声发射等传感器相比，功率传感器具有实用性强、对加工过程无影响等优点．针对采集到的功率信号，在分析信号特征相关性的基础上，提出了一
【机 构】
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同济大学中德工程学院,同济大学机械与能源工程学院,温州大学机电工程学院
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使用功率传感器监测机床加工功率，和切削力、声发射等传感器相比，功率传感器具有实用性强、对加工过程无影响等优点．针对采集到的功率信号，在分析信号特征相关性的基础上，提出了一个多目标优化RP-SBL的刀具磨损量预测方法．对信号特征进行后处理（Re-processing，RP）消除电网波动和切削中其他偶然因素的影响，进一步提高特征对刀具磨损敏感性．基于处理后的特征，运用稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，SBL）方法建立刀具磨损量预测模型．此外，使用非支配排序遗传算法（Non-do
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