【摘 要】
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针对滚珠丝杠磨削过程在线监测困难的问题,使用支持向量机建立智能模型。模型本身针对颤振分类和粗糙度预测的不同问题,选用基于串行优化算法的支持向量分类机和支持向量回归
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针对滚珠丝杠磨削过程在线监测困难的问题,使用支持向量机建立智能模型。模型本身针对颤振分类和粗糙度预测的不同问题,选用基于串行优化算法的支持向量分类机和支持向量回归机,并使用交叉验证法对模型参数进行优化。基于滚珠丝杠表面波纹度理论和粗糙度理论,对磨削过程中的振动信号进行特征提取,结合加工参数作为模型输入,先进行颤振的判别,在判断未颤振的情况下对表面质量进行预测。实验结果表明,该模型可以对颤振分类及粗糙度预测进行较好的在线监测。
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