广东省高等职业技术教育研究会课题(GDGZ155)
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
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- 发文基金：广东省高等职业技术教育研究会课题更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
- 基于谐波特征和GA-SVM的刀具状态监测被引量：1
- 2012年
- 刀具状态的监测是实现机械加工自动化重要的一环。为了有效地捕捉刀具的状态信息,提出了一种基于谐波特征和GA-SVM(遗传-支持向量机)相结合的刀具状态监测方法。该方法运用小波变换提取AE信号的谐波特征信息,作为支持向量机的输入参数,GA寻找SVM建立刀具状态模型的最优参数,通过训练建立模型。结果表明,该方法能有效监测刀具磨损状态。
- 陈泽宇
- 关键词：刀具磨损
- 基于LE-SVM的切削颤振识别被引量：1
- 2012年
- 为了减少切削颤振对机械加工的影响,提出了结合流形学习和支持向量机的颤振识别方法。首先采集切削加工中的振动信号,对信号进行小波滤波和归一化处理;然后对预处理后的信号进行数据流形降维;最后把降维后数据输入到支持向量机,建立切削加工振动信号的识别模型。试验结果表明,该方法具有较好的识别效果和较高的运算速度。
- 陈泽宇
- 关键词：局部保持投影颤振支持向量机模式识别
- 基于GA-SVR的数控机床热误差建模被引量：6
- 2012年
- 为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法。为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴变形量。其次把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值。最后建立机床热误差模型,并验证模型的准确度。结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点。
- 陈泽宇龚凌云
- 关键词：数控加工热变形误差
