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摘要
为了提高机械加工过程中的故障状态监测能力,提出一种基于遗传KNN聚类的机械加工故障趋势预测模型。采用大数据关联规则挖掘方法进行机械加工的故障特征信息采集,对采集的机械加工故障状态特征量采用K均值(KNN)方法进行数据聚类处理,结合遗传进化方法进行机械加工故障状态趋势的特征分类学习,采用Hilbert谱提取方法把机械零部件加工过程中的异常状态数据进行特征分解和状态参量提取,根据机械加工的故障状态特征参量提取值进行信息融合,建立机械加工故障趋势预测的专家系统模型,实现机械加工故障趋势预测。
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