【摘 要】
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针对传统的能耗预测模型预测精度较低、泛化性差的问题,提出一种数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法。通过分析数控车床的能耗特性,揭示各时段元动作与能耗的关联关
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51975075),国家重点研发计划资助项目(2019YFB1706103),重庆市技术创新与应用示范专项重点示范项目(cstc2018jszx-cyzdX0183)
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针对传统的能耗预测模型预测精度较低、泛化性差的问题,提出一种数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法。通过分析数控车床的能耗特性,揭示各时段元动作与能耗的关联关系;提出车削元动作及能耗数据的获取方法,并通过元动作状态对数控车床状态进行判断;使用高斯过程回归构建以元动作状态作为输入的数控车削能耗预测模型,实现数据驱动的数控车削加工能耗动态预测。最后,对比3种拟合算法,验证高斯过程回归算法的优越性,并通过比较理论模型和基于元动作的数据模型,以加工某轴类工件为例,验证该方法的有效性。
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