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基于最小二乘支持向量机的振动切削力软测量模型及其应用

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成果类型:
期刊论文
作者:
张海鹰;廖建勇
通讯作者:
Zhang, H.-Y.(zhy1025888@sina.com)
作者机构:
[张海鹰; 廖建勇] College of Architecture and City Planning, Hunan City University, Yiyang 413000, China
通讯机构:
College of Architecture and City Planning, Hunan City University, China
语种:
中文
关键词:
最小二乘支持向量机;振动切削;切削力;软测量技术
关键词(英文):
least squares support vector machine;vibration cutting;cutting force;soft-sensing technique
期刊:
中南大学学报(自然科学版)
ISSN:
1672-7207
年:
2010
卷:
41
期:
3
页码:
982-987
基金类别:
湖南省科技攻关项目(2009CK3303);
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
建筑与城市规划学院
摘要:
为提高振动切削过程工件加工精度, 利用最小二乘支持向量机建立振动切削力软测量模型; 利用数控车床振动切削实验系统所采集数据作为最小二乘支持向量机的输入参数, 振动切削力作为输出参数进行仿真分析. 研究结果表明: 该振动切削力软测量模型具有较高的建模精度和较强的泛化能力; 对振动切削力进行软测量后, 加工工件表面粗糙度平均误差可降低50%以上, 圆度平均误差可降低70%以上.
摘要(英文):
In order to enhance the accuracy of the workpiece in the process of vibration cutting, a soft sensing model on vibration cutting force was established based on least squares support vector machine. And then the model was simulated and analyzed using gathered data from vibration cutting experiment system of numerically controlled lathe as input parameters and vibration cutting force as output parameter. The simulation results show that the soft sensing model has high modeling precision and strong generalization capability. The mean error of surface roughness of the workpiece reduces by more tha...

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