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摘要
为准确快捷地预测零件车削和钻削加工工艺过程的电能消耗,提出一种基于数据驱动的能耗预测方法,包括能耗数据采集和预处理、特征属性预处理、特征选择算法和能耗预测算法4个关键技术。将样本分类和RReliefF算法结合进行特征选择,采用神经网络、支持向量回归、随机森林3种算法预测能耗,并通过对算法进行调参提高预测精度。在此基础上进行了实验研究,应用所提方法预测零件外圆车削和钻削加工能耗,并同实测能耗进行比较。案例分析结果表明,所提方法能够分析得出零件加工能耗的主要影响因素,3种算法的平均预测误差在4.94%～9.94%之间,误差随着训练样本的增加逐步下降,其中神经网络算法的预测误差最小,低于现有方法,具有很大的应用潜力。
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