由于训练样本数量有限,滑动时间窗长度以及监测模型不能自适应调整和更新等因素,传统基于机器学习的刀具磨损预测模型存在精度和效率较低等问题,因此提出了一种基于自适应动态无偏最小二乘支持向量机(ADNLSSVM)的刀具磨损预测模型.采用公开数据库中的铣削加工数据集,通过时频域分析和小波包分解等手段从振动信号中提取特征量,并进一步利用相关性分析从中选择有效特征量作为模型输入.试验结果表明该方法所建模型具有较高的建模效率和预测精度.
自适应动态无偏最小二乘支持向量机 滑动时间窗自适应调整 特征提取和选择 刀具磨损