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考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法
资料介绍
目的提出一种考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法,精确预测零件表面粗糙度。方法首先采集车削过程中的功率和振动信号,测量加工表面粗糙度值,利用集成经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和小波包分析提取振动信号的时域与频域特征,联合功率信号的时域特征、能耗特征与切削参数,构造联合多特征向量。然后采用核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)对联合多特征向量进行融合降维处理生成融合特征。最后将融合特征作为基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的表面粗糙度预测模型的输入特征,并使用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对SVM模型相关核参数进行优化以提高预测精度。结果预测得到的表面粗糙度平均相对误差为4.91%,最大误差为0.111μm,预测时间为9.24 s。与单传感器预测方法及多传感器联合特征预测方法相比,多传感器融合预测方法具有最高的准确率且预测速度快。结论多传感器采集的信息更全面、准确,保证了预测的准确性,对特征进行融合可进一步提高预测精度。
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