【摘 要】
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针对机加工过程中的刀具状态预测问题,利用随机森林算法良好的多分类能力,提出一种基于卡尔曼滤波算法刀具状态分类监测模型.以铣削力信号作为状态监测信号,通过卡尔曼滤波以及前一次走刀过程的铣削力建立状态预测方程,对下一次走刀过程中的铣削力进行预测;将预测的铣削力分别在时域、频域与小波包分析中提取特征值,然后利用训练好的随机森林模型对提取的特征值进行识别,预测下次走刀过程的刀具磨损状态.数据处理的结果表明,该方法可以有效地预测出下次加工是否会进入磨损阶段,在整体状态识别中准确率为98.73％.
【机 构】
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兰州理工大学机电工程学院,兰州 730050
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针对机加工过程中的刀具状态预测问题,利用随机森林算法良好的多分类能力,提出一种基于卡尔曼滤波算法刀具状态分类监测模型.以铣削力信号作为状态监测信号,通过卡尔曼滤波以及前一次走刀过程的铣削力建立状态预测方程,对下一次走刀过程中的铣削力进行预测;将预测的铣削力分别在时域、频域与小波包分析中提取特征值,然后利用训练好的随机森林模型对提取的特征值进行识别,预测下次走刀过程的刀具磨损状态.数据处理的结果表明,该方法可以有效地预测出下次加工是否会进入磨损阶段,在整体状态识别中准确率为98.73％.
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