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刀具在加工过程中不断磨损,直接影响构件的加工精度。根据采集的刀具声发射信号,分析声发射序列熵值在不同切削阶段的概率分布特征,建立一种基于刀具磨损状态的重心熵值的阈值检测方法。同时采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)建立声发射序列的熵值预测模型,结合熵值检测实现刀具磨损状态的高精度监测。仿真结果表明:采用最小二乘支持向量机预测熵值能够达到较高的预测精度;刀具的阈值检测,能够及时发现刀具的磨损故障,提高加工效率;二者结合,能够满足实际生产加工需要。 相似文献
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在侧铣加工中,刀具磨损和变形引起的刀具回转轮廓误差在实际加工前难以准确预测。提出一种工件形状刀具轮廓映射的辨识试验方法来获取加工过程刀具回转轮廓误差,并通过多因素正交试验获取了不同工况下刀具回转轮廓误差数据库。基于误差数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)技术建立了刀具回转轮廓误差预测模型。运用遗传算法优化对所提模型有重要影响的核函数参数和错误惩罚因子, 建立了基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LS-SVM)模型,并与未经遗传算法优化的LS-SVM模型进行了对比,试验结果表明,GA-LS-SVM预测模型能更好地适用于刀具回转轮廓误差预测。 相似文献
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铣削加工粗糙度的智能预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
吴德会 《计算机集成制造系统》2007,13(6):1137-1141
提出了一种基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度智能预测方法.首先进行了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的正交实验,再通过对主轴转速、进给速率和切削深度三因素,以及各因素之间交互三水平实验的数据分析,找出了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的一些规律.利用最小二乘支持向量机算法建立了铣削预测模型,通过该模型能在有限实验基础上利用工艺参数方便地得到粗糙度预测值.实际预测表明,在相同情况下,该模型构造速度比反向传播神经网络建模预测方法高2个~3个数量级,预测精度高10倍左右. 相似文献
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《仪表技术与传感器》2017,(12)
针对扩散硅压力传感器温度漂移的问题,文中提出了一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的温度补偿模型。通过对扩散硅压力传感器做二维标定实验,利用AD590集成温度传感器监测实验环境温度,建立PSO-LSSVM模型。最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数的选取会直接影响到模型的预测精度,PSO-LSSVM模型利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机模型的惩罚因子和核函数的参数,改善了传统的最小二乘支持向量机模型对参数选取耗时耗力且未必找到全局最优解的缺陷。实验结果表明,经该模型补偿后的零点温度系数和灵敏度温度系数都减小了一个数量级,且预测值与标定值的均方误差的数量级达到10~(-6),实现了温度补偿并改善了预测精度。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析以往所建立的表面粗糙度预测模型方法不足的基础上,将一种基于最小二乘支持向量机的预测模型引入铣削加工领域,并给出了相应的步骤和算法。该模型能方便地预测铣削加工参数对加工表面粗糙度的影响,并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律。通过具体实例及与其他几种预测方法的对比表明,在相同样本条件下,其模型构造速度比标准支持向量机方法高1~2个数量级,模型预测误差约为支持向量机方法的40%,预测精度比常规BP模型高1个数量级。因此,基于最小二乘支持向量机方法建模速度快、预测精度高、适合加工表面粗糙度预测。 相似文献
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针对基于故障数据的数控装备可靠性研究中的小样本问题,提出了建立基于支持向量机的性能劣化模型.在研究支持向量机的建模理论和参数优化方法的基础上,将最小二乘法支持向量机工具LSSVM.M应用于性能退化数据处理,提出一种改进的参数选择方法,以提高拟合和预测准确性.通过实例,验证了该方法的可行性,并建立了数控机床加工精度的性能劣化模型,为可靠性评估奠定了基础. 相似文献
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将支持向量机引入响应面重构计算中,利用支持向量机对小样本数据优秀的拟合和泛化能力,提出了一种最小二乘支持向量机响应面新方法,并将其应用于大型钢管焊接结构的模型修正及损伤识别中。对最小二乘支持向量机响应面的核函数进行了加权,提出一种综合了一次多项式核函数的线性模拟能力和高斯核函数非线性拟合能力的线性-高斯组合核函数。同时对训练样本进行了尺度变换,并对训练样本的选择方法进行了改进。通过损伤识别数值仿真及实验验证,与传统灵敏度方法进行了对比,结果表明改进响应面方法的识别效果更好,且收敛性及精度也大大提高了,为解决大型复杂结构的损伤识别问题提供了新的思路。 相似文献
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针对铣削刀具磨损状态识别问题,提出谐波小波包和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的状态识别方法。为克服传统小波包分解的频带交叠问题,采用谐波小波包提取不同磨损状态下铣削力信号的各频段信号能量,归一化处理后,输入LS-SVM多类分类器,实现铣削刀具磨损状态的识别。针对LS-SVM的惩罚因子和核参数对模型识别精度影响较大的问题,提出回溯搜索算法(BSA)进行自动参数寻优。实验结果表明,谐波小波包比小波包在刀具磨损状态特征提取时具有更好的识别效果。与粒子群算法进行比较,证明BSA优化LS-SVM具有更高的识别精度。 相似文献
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基于NSCT、KFCM和多模型LS-SVM的红外小目标检测 总被引:2,自引:1,他引:1
为了进一步提高红外小目标的检测性能,针对图像序列中背景与小目标的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和核模糊C均值(kernel fuzzy C means,KFCM)聚类多模型最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)背景预测的检测方法.首先对红外小目标图像进行NSCT并去噪,提高图像的信噪比;然后通过基于核模糊C均值聚类的多模型ILS-SVM预测去噪后红外图像中的背景,用去噪后的实际图像减去背景预测图像得到残差图像;接着提出基于递归最大类间绝对差的阈值选取算法分割残差图像;最后利用目标灰度的平稳性和运动轨迹的连续性进一步检测出真实的小目标.给出了实验结果与分析,并与现有的3种基于背景预测的小目标检测方法进行了比较.结果表明该方法具有更高的检测概率和信噪比增益. 相似文献
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基于LS-SVM与遗传算法的数控机床热误差辨识温度传感器优化策略 总被引:5,自引:3,他引:2
提出一种在数控机床热误差辨识建模过程中,利用最小二乘支持向量机结合遗传算法对温度传感器进行筛选与优化的新方法。对布置在一台数控车床上的温度传感器进行了优化,首先根据热模态理论,对传感器进行分组,利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差辨识模型,再根据遗传算法对其进行传感器优化布置。结果表明,遗传算法与最小二乘支持向量机方法的结合,不但很好地避免温度测点的相互影响,保证模型精度,而且节约了硬件成本,提高了辨识建模速度。 相似文献
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超声导波缺陷轮廓重构是指由检测到的缺陷回波信号重构缺陷轮廓及参数,是实现超声导波信号反演的关键.探讨了应用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)对缺陷轮廓进行重构的方法,并利用量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)优化LS-SVM及核函数的参数.LS-SVM的输入是缺陷所产生的回波信号,输出是缺陷轮廓数据,建立起由缺陷的回波信号到缺陷二维轮廓的映射关系.训练样本和测试样本由实验数据与仿真数据组成.该方法实现了缺陷的二维轮廓重构,并与BP(Back Propagation)神经网络、GRNN(Generalized Regression Neural Network)神经网络和常规遗传算法LS-SVM三种方法的重构效果进行了比较.结果表明,该方法速度快、精度高,并有很好的泛化能力,是一种行之有效的缺陷反演方法. 相似文献
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Lin-Jie Zhang Gui-Feng Zhang Xiao-Yang Bai Jie Ning Xing-Jun Zhang 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2016,87(5-8):1273-1281
Slow tool servo (STS) turning is superior in machining precision and in complicated surface. However, STS turning is a complex process in which many variables can affect the desired results. This paper focuses on surface roughness prediction in lenses STS turning. An exponential model, based on the five main cutting parameters including tool nose radius, feed rate, depth of cut, C-axis speed, and discretization angle, for surface roughness prediction of lenses is developed by means of orthogonal experiment regression analysis. Meanwhile, a prediction model of surface roughness based on least squares support vector machines (LS-SVM) with radial basis function is constructed. Orthogonal experiment swatches are studied, and chaotic particle swarm optimization and leave-one-out cross-validation are applied to determine the model parameters. The comparison of LS-SVM model and exponential model is also carried out. Predictive LS-SVM model is found to be capable of better predictions for surface roughness and has absolute fraction of variance R2 of 0.99887, the mean absolute percent error eM of 8.96 %, and the root mean square error eR of 10.68 %. The experimental results and prediction of LS-SVM model show that effects of tool nose radius and feed rate are more significant than that of depth of cut on surface roughness of lenses turning. 相似文献
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最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型是表征数控机床热误差特性的有效工具,但该模型中的参数设置直接影响建模的精度。传统的基于交叉验证法或网格法的参数获取方法存在计算量大、精度低的缺点,且同一组模型常数往往不能准确表征机床多种工况条件下所产生的热误差。为解决这一问题,提出了一种基于贝叶斯证据框架理论的LS-SVM多工况参数优化方法。通过测量不同工况下数控机床温度值与主轴热变形量,采用贝叶斯证据框架的3个推断对LS-SVM模型进行训练并对参数进行辨识和优化,推导出了不同工况所对应的最优模型和参数。热误差建模实验验证了该参数优化方法的有效性,结果显示,经优化的模型具有泛化能力强、预测精度高、计算速度快的特点,能够较准确地描述多种典型工况条件下的实际热误差特性。 相似文献