基于拉普拉斯支持向量机的刀具工况监测方法

摘要：

针对目前刀具工况监测方法中,有标签刀具工况样本获取成本高,同时大量无标签刀具工况样本被无价值地丢弃的问题,提出了一种基于拉普拉斯支持向量机(Laplacian Support Vector Machine,LapSVM)的刀具工况在线监测方法.以插铣刀具工况监测为例设计了切削实验,LapSVM利用少量有标签样本的分类约束和大量的无标签样本的流形约束实现刀具工况在线监测.实验结果表明该方法在有标签样本量较少情况下的分类正确率较传统支持向量机有显著提高,具有较好工程应用价值.

关键词：拉普拉斯支持向量机、刀具工况、监测

分类号：TG714(刀具、磨料、磨具、夹具、模具和手工具)

资助基金：国家自然科学基金;河北省重点研发计划项目;江西省重点研发计划项目

在线出版日期：2018-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：80-84