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磨削过程信号监测与砂轮磨损预测模型构建
被引量：
9
1
作者
郭维诚
李蓓智
+1 位作者
杨建国
周勤之
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期1475-1481,共7页
针对磨削过程中砂轮磨损难以直接监测的问题,提出了基于多特征优化融合的随机森林(MFOF-RF)算法,以实现砂轮磨损的准确预测.对外圆纵向磨削中采集的功率、加速度和声发射信号进行预处理和特征提取,获得平均值、有效值以及峰值频率等多...
针对磨削过程中砂轮磨损难以直接监测的问题,提出了基于多特征优化融合的随机森林(MFOF-RF)算法,以实现砂轮磨损的准确预测.对外圆纵向磨削中采集的功率、加速度和声发射信号进行预处理和特征提取,获得平均值、有效值以及峰值频率等多个时域和频域信号特征.以统计学指标为评价标准,对预测模型的参数进行调优,确定了最佳的砂轮磨损信号特征组合.结果表明,相比于使用单一特征预测砂轮磨损,MFOF-RF模型提高了信号特征与砂轮磨损的相关程度,预测误差降低了30%以上.
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关键词
砂轮磨损
多特征优化融合
特征
选择
随机森林
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职称材料
题名
磨削过程信号监测与砂轮磨损预测模型构建
被引量：
9
1
作者
郭维诚
李蓓智
杨建国
周勤之
机构
东华大学机械工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期1475-1481,共7页
基金
国家科技重大专项资助项目(2018ZX04011001)
文摘
针对磨削过程中砂轮磨损难以直接监测的问题,提出了基于多特征优化融合的随机森林(MFOF-RF)算法,以实现砂轮磨损的准确预测.对外圆纵向磨削中采集的功率、加速度和声发射信号进行预处理和特征提取,获得平均值、有效值以及峰值频率等多个时域和频域信号特征.以统计学指标为评价标准,对预测模型的参数进行调优,确定了最佳的砂轮磨损信号特征组合.结果表明,相比于使用单一特征预测砂轮磨损,MFOF-RF模型提高了信号特征与砂轮磨损的相关程度,预测误差降低了30%以上.
关键词
砂轮磨损
多特征优化融合
特征
选择
随机森林
Keywords
grinding wheel wear
multi-feature optimization and fusion
feature selection
random forest
分类号
TH39 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
磨削过程信号监测与砂轮磨损预测模型构建
郭维诚
李蓓智
杨建国
周勤之
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
9
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