基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法

发布时间：2018-05-21 20:25

  本文选题：加工中心 + 自适应神经模糊推理系统　； 参考：《华中科技大学学报(自然科学版)》2017年04期

【摘要】：针对加工中心刀具剩余寿命预测的实际需求,提出了一种基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法.通过在加工中心主要功能部件上安装传感器,实时采集加工中心运行过程中的动态信号,经信号预处理和特征参数提取,采用皮尔逊相关系数和残差分析相结合的方法进行特征降维,获得最优的特征参数集.建立基于自适应神经模糊推理系统的刀具剩余寿命预测模型,在线预测刀具剩余寿命.实例分析结果显示:该预测方法的预测结果平均准确率为95.21%,可以满足实际需求.同时,将该预测方法与BP神经网络及其变异模型进行了对比,发现该预测方法预测精度更高.
[Abstract]:According to the actual demand of tool residual life prediction in machining center, an on-line prediction method of tool residual life based on information fusion is proposed. By installing sensors on the main functional components of the machining center, the dynamic signals in the operation process of the machining center are collected in real time, and the signal preprocessing and feature parameter extraction are carried out. The method of combining Pearson correlation coefficient with residual analysis is used to reduce the dimension of the feature and obtain the optimal feature parameter set. A tool residual life prediction model based on adaptive neural fuzzy inference system is established to predict tool residual life online. The analysis results show that the average accuracy of the prediction method is 95.21, which can meet the actual demand. At the same time, the prediction method is compared with BP neural network and its mutation model, and it is found that the prediction method is more accurate.
【作者单位】： 华中科技大学船舶与海洋工程学院;华中科技大学机械科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51475189,51375181) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016YXMS050)
【分类号】：TG71;TP212

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本文编号：1920674