【摘 要】
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为准确快捷的预测零件车削和钻削加工工艺过程的电能消耗,提出一种基于数据驱动的能耗预测方法,包括能耗数据采集和预处理、特征属性预处理、特征选择算法和能耗预测算法四个
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51705428)
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为准确快捷的预测零件车削和钻削加工工艺过程的电能消耗,提出一种基于数据驱动的能耗预测方法,包括能耗数据采集和预处理、特征属性预处理、特征选择算法和能耗预测算法四个关键技术。将样本分类和RReliefF算法相结合进行特征选择,采用神经网络、支持向量回归、随机森林三种算法预测能耗,并通过对算法调参提高预测精度。在此基础上,开展实验研究,应用所提出的方法预测零件外圆车削和钻削加工能耗,并同实测能耗进行比较。案例分析结果表明,所提出的方法能够分析得出零件加工能耗的主要影响因素,三种算法的平均预测误差在4.94%到9.94%之间,误差随着训练样本的增加而逐步下降,其中神经网络算法的预测误差最小,低于现有方法,具有很大的应用潜力。
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