基于PCA—SVM模型的切削颤振预报

被引：2

作者：

邵强 ^{[1
,2
]}

王璐 ^{[2
]}

康晶 ^{[2
]}

邵诚 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连理工大学先进控制技术研究所

[2] 大连民族学院机电信息工程学院

来源：

大连民族学院学报 | 2009年 / 11卷 / 03期

关键词：

主元分析; 支持向量机; 颤振; 预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

TG506 [金属切削加工工艺];

学科分类号：

080101 [一般力学与力学基础];

摘要：

针对切削加工过程中颤振孕育的动态模式,提出一种基于PCA—SVM模型的颤振预报新方法。建立切削加工振动信号的识别模型,进行FFT变换,再归一化处理,把数据送入PCA—SVM模型,对变换后的切削实验数据进行学习、训练,得到PCA—SVM识别模型;提取切削加工过程的振动信号,送给PCA—SVM模型进行颤振情况分析与识别。试验结果表明,具有较好的颤振预测性,颤振预报正确率达到95.5%以上,提高了运算速度,为颤振预报提供了充足的时间。

引用

页码：219 / 222

页数：4

共 6 条

[1]

离散隐马尔可夫模型在颤振预报中的应用研究 [J].