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摘要
为提高刀具磨损值预测的精准度与实时性，本文引入工业互联网与云计算技术进行刀具磨损值预测方法。首先，通过变分模态分解(VMD)处理刀具振动信号得到固有模态分量(IMF)。为了最大程度避免无关信号的干扰，本文基于IMF进行特征提取。然后，结合相关系数法和灰色关联度分析两种方法进行特征选择。接着，构建刀具磨损值预测模型，本文通过鲸鱼优化算法(WOA)确定极限学习机(ELM)的最佳参数，从而得到WOA-ELM模型，并通过对比实验验证本文所提模型的有效性。最后，使用本文所提的WOA-ELM模型，在工业互联网云处理平台上搭建了刀具磨损监测系统。
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