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铣削表面粗糙度在线智能预测方法研究
被引量:
3
1
作者
唐向红
刘国凯
+2 位作者
陆见光
易向华
耿晓强
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017年第8期68-72,共5页
为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配...
为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配,确定光滑因子σ的近似最优值。随后结合铣削加工参数集与PCA主成分,通过PO-GRNN构建了一套在线粗糙度预测模型。纵向与横向对比实验结果表明:该模型可提供较高的粗糙度在线预测精度,能适用于当前智能制造过程中粗糙度的在线预测。
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关键词
加速度信号
数据挖掘
po
-
grnn
神经网络
粗糙度在线预测
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职称材料
题名
铣削表面粗糙度在线智能预测方法研究
被引量:
3
1
作者
唐向红
刘国凯
陆见光
易向华
耿晓强
机构
贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
贵州大学机械工程学院
贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017年第8期68-72,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51475097)
贵州省重大科技专项(黔科合重大专项字[2012]6018)
+1 种基金
贵州省基础研究重大项目(黔科合JZ字[2014]2001)
贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2016]2008)
文摘
为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配,确定光滑因子σ的近似最优值。随后结合铣削加工参数集与PCA主成分,通过PO-GRNN构建了一套在线粗糙度预测模型。纵向与横向对比实验结果表明:该模型可提供较高的粗糙度在线预测精度,能适用于当前智能制造过程中粗糙度的在线预测。
关键词
加速度信号
数据挖掘
po
-
grnn
神经网络
粗糙度在线预测
Keywords
acceleration signal
data mining
po
-
grnn
neural networks
on-line measuring of roughness
分类号
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铣削表面粗糙度在线智能预测方法研究
唐向红
刘国凯
陆见光
易向华
耿晓强
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017
3
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职称材料
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