摘要
在高速铣削加工中,为了判断更换刀具的最佳时间,迫切地需要对刀具的剩余使用寿命进行准确地预测,但预测中常常会存在历史数据不足的问题.因此,本文提出了一种解决小样本空间的刀具剩余使用寿命预测方法.该方法基于支持向量回归(SVR)方法,通过随机分形搜索(SFS)算法优化模型中的关键参数.相比于传统方法,本文所采用的方法可获得更优的模型参数和更快的收敛速度.最后,将所采用的方法与隐马尔可夫模型(HMM)方法进行比较,平均精确度由0.627 7提高至0.819 9,为刀具的更换提供了可靠的参考.
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单位东北大学; 自动化学院; 中国重汽集团济南卡车股份有限公司