【摘 要】
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为实时动态监控发动机缸体顶面孔组的加工质量,提出基于随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的工序节点处加工质量分级监控模型。设
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51305124),天津市自然科学基金项目(16JCYBJC19100),河北省自然科学基金项目(E2017202294),河北省重点研发计划基金项目(16211803D)
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为实时动态监控发动机缸体顶面孔组的加工质量,提出基于随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的工序节点处加工质量分级监控模型。设计在工序间快速获取发动机缸体孔组图像的机器视觉系统,提取单缸孔7个特征参数及3个相邻孔间距;用主成分分析法对特征参数进行降维处理,建立样本集合训练孔组整体加工质量RF分级监控模型及单孔加工质量SVM分级监控模型。应用该模型对某发动机缸体顶面孔组加工质量进行在线监控,结果表明,与决策树模型、RF模型和SV
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