【摘 要】
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在现代精密数控机床加工过程中,从原始多源信号中提取并选择出对刀具状态变化敏感的特征子集是实现刀具状态监测的重要环节,对保证加工质量、提高加工效率具有重要意义.针对Fisher score(FS)特征选择方法在多分类问题中无法区分出样本分布不均匀以及选择的特征子集存在信息冗余等不足,提出了一种改进的FS结合遗传算法(GA)的两步特征选择方法,根据特征判别性得分以概率的形式对种群进行初始化,同时考虑特征维数和信息冗余,保证了特征子集的综合性能.最后,利用高速铣削加工实验中收集的多传感器数据,从不同方面的定量分
【机 构】
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中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥 230026;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏 常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏 常州 213164
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在现代精密数控机床加工过程中,从原始多源信号中提取并选择出对刀具状态变化敏感的特征子集是实现刀具状态监测的重要环节,对保证加工质量、提高加工效率具有重要意义.针对Fisher score(FS)特征选择方法在多分类问题中无法区分出样本分布不均匀以及选择的特征子集存在信息冗余等不足,提出了一种改进的FS结合遗传算法(GA)的两步特征选择方法,根据特征判别性得分以概率的形式对种群进行初始化,同时考虑特征维数和信息冗余,保证了特征子集的综合性能.最后,利用高速铣削加工实验中收集的多传感器数据,从不同方面的定量分析与比较验证了提出的方法的有效性.
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