發(fā)布時間：2017-09-19 17:11

  本文關(guān)鍵詞：基于粒子群優(yōu)化SVM的刀具磨損量預測

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【摘要】：針對SVM預測刀具磨損量存在的參數(shù)不易確定的問題,提出了新的基于粒子群優(yōu)化SVM的智能預測方法。在介紹粒子群算法和SVM回歸模型基本理論的基礎(chǔ)上,提出用自適應粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化SVM參數(shù)的策略,采用小波包方法對切削聲信號進行分解處理,建立了基于粒子群優(yōu)化SVM的刀具磨損量預測模型。試驗分析的仿真結(jié)果表明,所建立的刀具磨損量智能預測模型具有較強的推廣能力和較高的預測精度。
【作者單位】： 長春職業(yè)技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 刀具 磨損量預測 粒子群 支持向量機
【基金】：“十二五”國家科技支持計劃(2014BD06B00)
【分類號】：TP18;TG71
【正文快照】： 1引言 隨著以物聯(lián)網(wǎng)和智能制造為主導的工業(yè)4.0時代悄然來襲,機械加工行業(yè)將加速轉(zhuǎn)型升級。刀具是機械加工中的重要設(shè)備,刀具的磨損量與刀具成本核算、刀具需求計劃制定、加工質(zhì)量和加工精度等 密切相關(guān),因此刀具磨損量的實時監(jiān)測和科學預測具有重要意義[1]。文獻[2]、文獻[

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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【共引文獻】

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1 韓玉輝;;基于粒子群優(yōu)化SVM的刀具磨損量預測[J];工具技術(shù);2016年11期

2 關(guān)山;康振興;彭昶;;車削刀具磨損聲發(fā)射信號的云特征分析[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2016年20期

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【二級參考文獻】

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1 吳森;韋灼彬;王紹忠;王斌;李揚;;基于AR模型和主成分分析的損傷識別方法[J];振動.測試與診斷;2012年05期

2 王利偉;王姣;;云-SVM模型及在數(shù)控機床刀具磨損狀態(tài)預測中的應用[J];組合機床與自動化加工技術(shù);2012年09期

3 關(guān)山;聶鵬;;L-M優(yōu)化算法BP網(wǎng)絡(luò)在刀具磨損量預測中的應用[J];機床與液壓;2012年15期

4 聶鵬;徐洪W，

本文編號：882872