【摘 要】
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由于训练样本数量有限,滑动时间窗长度以及监测模型不能自适应调整和更新等因素,传统基于机器学习的刀具磨损预测模型存在精度和效率较低等问题,因此提出了一种基于自适应动
【机 构】
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华中科技大学机械科学与工程学院,宁波大学机械工程与力学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575211);国家自然科学基金国际(地区)合作交流资助项目(51561125002);高等学校学科创新引智计划资助项目(B16019);湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB348)
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由于训练样本数量有限,滑动时间窗长度以及监测模型不能自适应调整和更新等因素,传统基于机器学习的刀具磨损预测模型存在精度和效率较低等问题,因此提出了一种基于自适应动态无偏最小二乘支持向量机(ADNLSSVM)的刀具磨损预测模型。采用公开数据库中的铣削加工数据集,通过时频域分析和小波包分解等手段从振动信号中提取特征量,并进一步利用相关性分析从中选择有效特征量作为模型输入。试验结果表明该方法所建模型具有较高的建模效率和预测精度。
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