【摘 要】
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为解决高速电火花小孔加工穿透检测技术的难题,分析并提出采用支持向量机分类算法对穿透检测特征量进行处理,将小孔穿透检测看作数据分类问题,利用支持向量机构建穿透检测的S
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院、机械系统与振动国家重点实验室
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为解决高速电火花小孔加工穿透检测技术的难题,分析并提出采用支持向量机分类算法对穿透检测特征量进行处理,将小孔穿透检测看作数据分类问题,利用支持向量机构建穿透检测的SVC模型。通过实验分析和数据处理,选择脉冲宽度、脉冲间隔、加工电流、有效放电频率和电极进给速度作为SVC模型的五个输入量,输出为是否发生穿透。穿透检测的SVC模型采用径向基核函数,通过对样本的训练学习,实现了对小孔穿透瞬间的可靠辨识。实验结果表明：在正常加工情况下,支持向量机辨识模型对不同的工件厚度均能在电极穿透工件瞬间进行有效辨别。
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