基于深度学习与特征后处理的支持向量机铣刀磨损预测模型

摘要：

为提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度,建立了一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型.该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域3方面提取的特征向量进行降维处理,然后利用特征后处理确保降维向量单调不递减及平滑趋势,最后采用自适应步长布谷鸟算法优化参数的最小二乘支持向量机模型预测铣刀磨损量.通过试验测试比较所提方法与其他预测方法,表明了所提模型能更有效表征铣刀磨损量,大幅降低预测误差.

关键词：刀具磨损、自动编码器、特征提取、特征后处理、布谷鸟搜索算法、最小二乘支持向量机回归算法

所属期刊栏目：26

分类号：TP391;TH164(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上资助项目;国家自然科学基金国际地区合作与交流资助项目;吉林省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2331-2343