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题名递归特征消除与极端随机树在铣刀磨损监测中的研究
被引量：3
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作者
刘献礼
秦怡源
岳彩旭
魏旭东
孙艳明
郭斌
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机构
哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期821-828,共8页
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基金
国家重点研发项目(2019YFB1704800)
黑龙江省优秀青年基金项目(YQ2019E029)。
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文摘
针对金属铣削过程中刀具磨损监测问题,本文提出了一种基于递归特征消除和极端随机树相结合的刀具磨损监测模型。首先对力、振动和声发射信号的时域、频域特征进行提取,分别采用逻辑回归、分类与回归树、线性回归、线性判别分析作为递归特征消除的基模型进行特征降维。再利用处理后的特征对K近邻、支持向量回归、极端随机树模型进行训练,得出多种监测模型。通过对比刀具磨损拟合曲线图和分析评估结果的标准差,可得出基模型为分类与回归树的递归特征消除,与极端随机树算法相结合模型拟合度达到99.74%,评估结果的标准差为4.04。结果表明该方法能够实现对铣刀磨损的有效监测,从而提高零件加工质量。
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关键词
递归特征消除
基模型
特征降维
极端随机树
刀具磨损监测
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Keywords
recursive feature elimination
base model
feature dimension reduction
extra trees
tool wear monitoring
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分类号
TG714
[金属学及工艺—刀具与模具]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名航空航天薄壁件铣削过程加工状态监测研究进展
被引量：6
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作者
岳彩旭
周天祥
秦怡源
王乐
胡德生
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机构
哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室
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出处
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2023年第3期30-43,共14页
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基金
国家自然科学基金(52175393)。
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文摘
对切削加工状态进行精准监测,是实现航空航天薄壁件加工变形控制的重要保障。围绕航空航天薄壁件铣削加工状态监测的最新研究进展进行了评述,详细介绍了建立加工状态监测模型的关键技术与方法,包括加工信息采集处理、特征提取和特征融合。归纳了学者们在薄壁件加工过程中对刀具磨破损、铣削颤振、铣削变形等具体状态监测的研究进展。基于数字孪生技术,构建了面向薄壁件铣削加工状态监测的优化系统。最后,根据现阶段本领域发展状况对薄壁件铣削加工状态监测进行了展望。
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关键词
航空航天薄壁件
特征提取
刀具磨破损
铣削颤振
铣削变形
数字孪生
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Keywords
Aerospace thin-walled parts
Feature extraction
Tool wear and damage
Milling chatter
Milling deformation
Digital twin
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分类号
TG54
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
V261.23
[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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