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基于支持向量回归的非线性轮廓异常点识别: 1; 作者马铭孙江 +2 位作者魏秀峰杨文伟聂斌《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第S02期132-136,共5页; 在现代制造业中,非线性轮廓数据的监控已成为质量管理领域中统计过程控制的关键研究方向。然而,现有的非线性轮廓异常点识别方法在处理非正态分布数据时仍存在性能不足的问题,亟需有效的解决方案。因此,文中提出了一种基于支持向量回归... 展开更多; 关键词非线性轮廓异常点识别支持向量回归数据深度聚类分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

多轴运动系统非线性轮廓重复跟踪的主从交叉耦合迭代学习控制被引量：4: 2; 作者凌杰明敏 +1 位作者冯朝肖晓晖《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2127-2140,共14页; 针对多轴运动系统非线性轮廓的重复跟踪,传统时域交叉耦合迭代学习控制器(Cross-coupled iterative learning control,CCILC)的设计,各轴间的耦合算子计算精度要求高,计算效率低.本文提出一种主从交叉耦合迭代学习控制方法.基于主从控... 展开更多; 关键词主从控制位置域迭代学习控制非线性轮廓跟踪多轴运动系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LM-BP神经网络的非线性轮廓图优化方法研究被引量：3: 3; 作者许静何桢袁荣《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第20期2749-2753,2758,共6页; 将正交试验设计理论与BP神经网络模型和Levenberg-Marquard算法相结合,提出了一种基于LM-BP神经网络模型的针对输出为非线性轮廓图响应的离线设计优化方法。并结合实例与传统的统计回归建模方法得出的优化结果进行了比较。结果表明基于L... 展开更多; 关键词 BP神经网络 Levenberg-Marquard算法试验设计非线性轮廓图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LLE-SVDD的高维非线性轮廓数据实时监控方法被引量：5: 4; 作者刘玉敏梁晓莹 +1 位作者赵哲耘田光杰《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第19期20-24,共5页; 针对高维非线性轮廓数据的实时监控问题,文章提出了基于局部线性嵌入(LLE)和支持向量数据描述(SVDD)相结合的高维非线性轮廓监控方法。首先对受控的高维轮廓数据进行局部线性嵌入降维,然后使用降维后的轮廓数据对SVDD算法进行训练,最后... 展开更多; 关键词局部线性嵌入非线性轮廓支持向量数据描述平均运行链长; 在线阅读下载PDF 职称材料

叶片生产过程的非线性轮廓控制方法研究被引量：2: 5; 作者杨雅棠陈富民 +1 位作者何帅李建华《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期91-98,162,共9页; 针对叶身型线轮廓特征参数间相关关系复杂、历史批次数据不足等原因造成的生产过程型面几何轮廓质量控制困难的问题,提出一种叶片生产过程非线性轮廓控制方法。该方法以叶身型线三坐标值为基础数据进行分析,首先构建叶身型线轮廓差异度... 展开更多; 关键词非线性轮廓控制差异度量指标自适应粒子群算法支持向量数据描述; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于参考调整轮廓误差的直驱XY运动平台自适应非线性滑模轮廓控制: 6; 作者金鸿雁宫艳书赵希梅《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第18期4900-4909,共10页; 针对精密直驱XY运动平台在执行加工任务时,易受到系统不确定性动力学及双轴协调匹配性的影响而产生轮廓误差的问题,提出一种基于参考调整轮廓误差(RACE)模型和不确定性补偿器(UC)的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法。由于传统的将... 展开更多; 关键词直驱XY运动平台参考调整轮廓误差不确定性补偿器自适应非线性滑模轮廓控制轮廓加工精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DHNN的非线性profile异常状态监控方法: 7; 作者崔庆安王君《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2017年第12期97-102,共6页; 针对数据关系复杂且样本量较小的非线性轮廓控制问题,提出一种基于离散Hopfield神经网络的轮廓异常状态监控方法。对于收集的小样本数据,首先采用支持向量回归机拟合出样本轮廓;然后将该过程的标准轮廓设置为吸引子,按照一定的编码方法... 展开更多; 关键词非线性轮廓控制 HOPFIELD神经网络支持向量回归机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量回归的非线性轮廓异常点识别: 1; 作者马铭孙江魏秀峰杨文伟聂斌; 机构中国电建市政建设集团有限公司天津仁爱学院机械工程学院天津天发总厂机电设备有限公司天津大学管理与经济学部; 出处《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第S02期132-136,共5页; 基金天津市教委科研计划项目(2023KJ264); 文摘在现代制造业中,非线性轮廓数据的监控已成为质量管理领域中统计过程控制的关键研究方向。然而,现有的非线性轮廓异常点识别方法在处理非正态分布数据时仍存在性能不足的问题,亟需有效的解决方案。因此,文中提出了一种基于支持向量回归的异常点识别方法,综合运用数据深度与聚类分析等技术,精准识别异常轮廓数据,为提取高质量受控数据提供更可靠的基础。与传统的χ^(2)控制图方法进行仿真对比,发现文中所提出方法在识别异常非线性轮廓数据方面表现更为优异,第一类和第二类错误率显著降低。最后,通过木板垂直密度轮廓的实例验证,证明了所提出方法在实际制造过程中优越的应用价值。; 关键词非线性轮廓异常点识别支持向量回归数据深度聚类分析; Keywords nonlinear profiles outlier detection Support Vector Regression data depth clustering analysis; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多轴运动系统非线性轮廓重复跟踪的主从交叉耦合迭代学习控制被引量：4: 2; 作者凌杰明敏冯朝肖晓晖; 机构武汉大学动力与机械学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2127-2140,共14页; 基金国家自然科学基金(51375349)资助~~; 文摘针对多轴运动系统非线性轮廓的重复跟踪,传统时域交叉耦合迭代学习控制器(Cross-coupled iterative learning control,CCILC)的设计,各轴间的耦合算子计算精度要求高,计算效率低.本文提出一种主从交叉耦合迭代学习控制方法.基于主从控制设计方法,主动轴采用时域CCILC,从动轴采用位置域交叉耦合迭代学习控制(Position domain CCILC,PDCCILC).保证各轴间运动同步性,同时减轻对耦合算子精确性的依赖.因而可以引入轮廓误差矢量法估算耦合算子提高计算效率.采用Lifting的系统时域矩阵展开方法对所提出的算法进行了稳定性分析和性能分析.基于一个两轴毫米级运动平台,三种典型非线性轮廓跟踪(即半圆、抛物线和螺旋线)的数值仿真和实验分析验证了所提出算法的有效性.; 关键词主从控制位置域迭代学习控制非线性轮廓跟踪多轴运动系统; Keywords Mater-slave control, position domain, iterative learning control, nonlinear contour tracking, multi-axismotion systems; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LM-BP神经网络的非线性轮廓图优化方法研究被引量：3: 3; 作者许静何桢袁荣; 机构天津大学; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第20期2749-2753,2758,共6页; 基金国家杰出青年科学基金资助项目(71225006); 文摘将正交试验设计理论与BP神经网络模型和Levenberg-Marquard算法相结合,提出了一种基于LM-BP神经网络模型的针对输出为非线性轮廓图响应的离线设计优化方法。并结合实例与传统的统计回归建模方法得出的优化结果进行了比较。结果表明基于LM-BP神经网络建模可以避免由于实验误差和试验设计方案所造成的模型系数估计误差,而与标准的BP算法比较,克服了标准BP算法性能不稳定、收敛速度慢、收敛精度低、存在局部最小值等缺点,具有极高的精确性,优化结果令人满意。; 关键词 BP神经网络 Levenberg-Marquard算法试验设计非线性轮廓图; Keywords BP neural networks Levenberg-Marquard（LM）algorithm design of experiment（DOE） non-linear profile; 分类号 F406.3 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LLE-SVDD的高维非线性轮廓数据实时监控方法被引量：5: 4; 作者刘玉敏梁晓莹赵哲耘田光杰; 机构郑州大学商学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第19期20-24,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(71672182,U1604262,U1904211)。; 文摘针对高维非线性轮廓数据的实时监控问题,文章提出了基于局部线性嵌入(LLE)和支持向量数据描述(SVDD)相结合的高维非线性轮廓监控方法。首先对受控的高维轮廓数据进行局部线性嵌入降维,然后使用降维后的轮廓数据对SVDD算法进行训练,最后用训练好的SVDD算法对高维轮廓数据进行实时监控。并利用蒙特卡洛方法生成仿真数据,以证实所提方法的有效性。结果表明,相较于其他方法,所提方法在失控状态下平均运行链长较小,能够及时发现生产过程中的异常轮廓。; 关键词局部线性嵌入非线性轮廓支持向量数据描述平均运行链长; Keywords locally linear embedding nonlinear contour support vector data description average run length; 分类号 O21 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名叶片生产过程的非线性轮廓控制方法研究被引量：2: 5; 作者杨雅棠陈富民何帅李建华; 机构西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期91-98,162,共9页; 文摘针对叶身型线轮廓特征参数间相关关系复杂、历史批次数据不足等原因造成的生产过程型面几何轮廓质量控制困难的问题,提出一种叶片生产过程非线性轮廓控制方法。该方法以叶身型线三坐标值为基础数据进行分析,首先构建叶身型线轮廓差异度量指标,并基于测量数据进行指标参数提取及标准化处理,作为非线性轮廓控制对象;其次以受控状态下的差异度量指标分类准确率为优化目标,通过自适应粒子群算法(APSO)优化高斯核函数及惩罚系数;然后联合优化参数及受控指标数据训练支持向量数据描述(SVDD)模型,获得超球体半径作为控制限,构建基于超球体核距离的非线性轮廓控制图;最后计算待测轮廓指标数据点到超球体中心的内核距离,得到控制图标绘点,进而判断叶片生产过程是否异常。仿真结果表明,相比于传统方法,该方法可有效表征型线不同区域质量特征对轮廓形状的综合影响,且对不同均值偏移都具有更强的异常波动检测力,并能有效解决中小批量生产过程控制中数据量不足的问题。; 关键词非线性轮廓控制差异度量指标自适应粒子群算法支持向量数据描述; Keywords nonlinear profile control difference metric adaptive particle swarm optimization support vector data description; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于参考调整轮廓误差的直驱XY运动平台自适应非线性滑模轮廓控制: 6; 作者金鸿雁宫艳书赵希梅; 机构沈阳工业大学电气工程学院; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第18期4900-4909,共10页; 基金辽宁省博士科研启动基金计划资助项目(2022-BS-177)。; 文摘针对精密直驱XY运动平台在执行加工任务时,易受到系统不确定性动力学及双轴协调匹配性的影响而产生轮廓误差的问题,提出一种基于参考调整轮廓误差(RACE)模型和不确定性补偿器(UC)的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法。由于传统的将跟踪误差法向分量视作近似轮廓误差的方法并不适用于大曲率轮廓加工轨迹,因此,建立参考调整坐标系,通过坐标变换的方式计算得出更为精准的RACE模型。采用ANSMCC方法对轮廓误差进行控制,通过设计非线性滑模面可以有效提高系统的动态响应速度和轮廓跟踪精度。为进一步减小参考模型与实际对象之间的误差,设计UC对不确定性动力学进行补偿,从而提高系统的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效克服直驱XY平台系统中不确定性动力学的影响,提高轮廓加工精度。; 关键词直驱XY运动平台参考调整轮廓误差不确定性补偿器自适应非线性滑模轮廓控制轮廓加工精度; Keywords Direct drive XY motion platform reference adjustment contour error uncertainty compensator adaptive nonlinear sliding mode contour control contour machining accuracy; 分类号 TM351 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DHNN的非线性profile异常状态监控方法: 7; 作者崔庆安王君; 机构郑州大学管理工程学院; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2017年第12期97-102,共6页; 基金国家自然科学基金项目(71571168); 文摘针对数据关系复杂且样本量较小的非线性轮廓控制问题,提出一种基于离散Hopfield神经网络的轮廓异常状态监控方法。对于收集的小样本数据,首先采用支持向量回归机拟合出样本轮廓;然后将该过程的标准轮廓设置为吸引子,按照一定的编码方法将其存储于Hopfield网络中,再利用该网络的联想功能,判断新的样本轮廓是否发生了变异;最后将该方法与支持向量数据描述算法方法进行对比。研究显示,所提方法平均误识率以及平均运行链长均较小,较适用于复杂生产过程中的异常轮廓监控。; 关键词非线性轮廓控制 HOPFIELD神经网络支持向量回归机; Keywords nonlinear profile monitoring hopfield neural network support vector regression; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于支持向量回归的非线性轮廓异常点识别	马铭孙江魏秀峰杨文伟聂斌	《机械设计》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多轴运动系统非线性轮廓重复跟踪的主从交叉耦合迭代学习控制	凌杰明敏冯朝肖晓晖	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于LM-BP神经网络的非线性轮廓图优化方法研究	许静何桢袁荣	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于LLE-SVDD的高维非线性轮廓数据实时监控方法	刘玉敏梁晓莹赵哲耘田光杰	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	叶片生产过程的非线性轮廓控制方法研究	杨雅棠陈富民何帅李建华	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于参考调整轮廓误差的直驱XY运动平台自适应非线性滑模轮廓控制	金鸿雁宫艳书赵希梅	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于DHNN的非线性profile异常状态监控方法	崔庆安王君	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料