發(fā)布時間：2018-05-21 20:25

  本文選題：加工中心 + 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)��； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：針對加工中心刀具剩余壽命預(yù)測的實際需求,提出了一種基于信息融合的刀具剩余壽命在線預(yù)測方法.通過在加工中心主要功能部件上安裝傳感器,實時采集加工中心運(yùn)行過程中的動態(tài)信號,經(jīng)信號預(yù)處理和特征參數(shù)提取,采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)和殘差分析相結(jié)合的方法進(jìn)行特征降維,獲得最優(yōu)的特征參數(shù)集.建立基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的刀具剩余壽命預(yù)測模型,在線預(yù)測刀具剩余壽命.實例分析結(jié)果顯示:該預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果平均準(zhǔn)確率為95.21%,可以滿足實際需求.同時,將該預(yù)測方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變異模型進(jìn)行了對比,發(fā)現(xiàn)該預(yù)測方法預(yù)測精度更高.
[Abstract]:According to the actual demand of tool residual life prediction in machining center, an on-line prediction method of tool residual life based on information fusion is proposed. By installing sensors on the main functional components of the machining center, the dynamic signals in the operation process of the machining center are collected in real time, and the signal preprocessing and feature parameter extraction are carried out. The method of combining Pearson correlation coefficient with residual analysis is used to reduce the dimension of the feature and obtain the optimal feature parameter set. A tool residual life prediction model based on adaptive neural fuzzy inference system is established to predict tool residual life online. The analysis results show that the average accuracy of the prediction method is 95.21, which can meet the actual demand. At the same time, the prediction method is compared with BP neural network and its mutation model, and it is found that the prediction method is more accurate.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)船舶與海洋工程學(xué)院;華中科技大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51475189,51375181) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項資金資助項目(2016YXMS050)
【分類號】：TG71;TP212

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本文編號：1920674