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基于花朵授粉算法优化SVM的微铣刀磨损状态监测方法
发布时间: 2022-06-11 访问次数: 27
《基于花朵授粉算法优化SVM的微铣刀磨损状态监测方法》
技术简介:
本发明公开了基于花朵授粉算法优化SVM的微铣刀磨损状态监测方法,通过安装在立式铣床主轴上的振动传感器,采集立铣切削过程中的加速度信号,首先,提取微铣削过程中加速度信号若干个时域特征,通过皮尔逊相关系数法计算出和磨损状态相关程度最高的两个时域特征信号值,再将其为SVM分类器的输入;然后对带有标签的两个时域特征信号值进行测试和训练,将训练样本输入到基于花朵授粉优化算法的SVM模型,优化SVM的核函数参数g和惩罚因子C,对测试样本计算得出该模型的识别度。本发明提出的花朵授粉算法优化SVM算法,识别率更高,能够掌握刀具的实时磨损状态,避免由于初始参数选择的不合适而带来的局部最优和过拟合的问题,有效提高了SVM的分类性能。
研发人员:张屹;彭明松;王二化