【摘 要】
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连续刀具磨损过程的预测对实现自适应控制和优化制造工艺、提高生产效率和质量起着重要作用。为最大化描述磨损数据内在关系和提高预测模型精度,提出一种基于时间—高斯混合
【基金项目】
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国家自然科学基金（51665005）,广西研究生教育创新计划（YCBZ2017015）,广西高校临海机械装备设计制造及控制重点实验室课题（GXLH2016ZD-06）
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连续刀具磨损过程的预测对实现自适应控制和优化制造工艺、提高生产效率和质量起着重要作用。为最大化描述磨损数据内在关系和提高预测模型精度,提出一种基于时间—高斯混合模型的刀具磨损建模方法,即采取将刀具磨损时间序列数据分成线性和非线性结构的策略,时间序列用来描述数据的线性相关趋势,非线性的异构部分则进行高斯过程回归建模。通过与现有的单一模型对比,结果表明该混合模型能对刀具磨损进行有效的预测,而且具有更高的预测精度。
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