文献类型：期刊文章

作　　者：关山[1] 闫丽红[2] 彭昶[1]

机构地区：[1]东北电力大学,吉林132012 [2]吉林石化工程设计有限公司,吉林132013

出　　处：《中国机械工程》

基　　金：东北电力大学博士科研启动基金资助项目(BSJXM-201115)

年　　份：2015

卷　　号：26

期　　号：2

起止页码：217-222

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了基于最小二乘支持向量机回归算法的刀具磨损量预测方法。该方法首先利用经验模态分解算法对非线性、非平稳的声发射信号进行平稳化处理,得到了若干个固有模态函数;然后建立了每个固有模态函数的自回归模型,并提取模型系数构造特征向量;最后采用最小二乘支持向量机回归算法实现了刀具磨损量的预测。该方法与神经网络预测算法相比,具有更高的预测准确率,可有效预测当前切削状态下10s后的刀具磨损量。

关 键 词：刀具磨损量预测  最小二乘支持向量机 经验模态分解 自回归模型

分 类 号：TH165.3]