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基于无监督学习的螺纹刀具在线状态监测
【摘 要】
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刀具状态在线监测可以提高刀具使用效率,预防因刀具崩刃、断刀而产生事故。目前该研究领域仍存在一些问题尚未解决:训练样本量不足、全生命周期数据获取成本高和模型对加工参数变化极度敏感等。本文为解决以上存在的问题,提出了以加工数据实时训练无监督模型进行监测的思想和概念,利用刀具实时切削的传感器信号作为训练样本,并采用一类支持向量机(One Class SVM)建立异常信号的监测模型,为了提高监测模型的精度
【出 处】
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上海交通大学
【发表日期】
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2020年01期
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