基于改进果蝇优化算法的铣削力信号特征选择方法

发布时间：2017-09-19 22:15

  本文关键词：基于改进果蝇优化算法的铣削力信号特征选择方法

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【摘要】：特征选择是刀具模式识别的关键问题之一。采用果蝇优化算法(FOA)将铣削力特征选择转换成果蝇寻优过程,得到了一种可用于铣刀磨损状态识别的适应度强的特征选择方法。该方法用力传感器提取铣削力信号,把特征选择过程模拟成果蝇觅食行为,采用Fisher辨别率作为特征寻优标准,将优选后的特征集输入BP神经网络,刀具磨损量为输出。实验证明,该方法易调节,寻优效果好,适应度强,BP神经网络表现好,可以快速有效地对铣削加工过程中的力信号特征进行选择。
【作者单位】： 四川大学制造科学与工程学院;
【关键词】： 果蝇优化算法 特征选择 模式识别 刀具磨损
【基金】：四川省科学技术厅资助项目(2013GZ0139)
【分类号】：TG54;TP18
【正文快照】： 现实加工生产中,工件加工质量如表面粗糙度和加工尺寸很大因素地受刀具磨损状态的影响,实现刀具磨损状态的在线监测具有重要意义。特征选择就是从众多时域、频域和时频信号特征中提取对铣刀磨损量影响最为显著的特征,受到国内外研究人员的高度重视。WANG等[1]建立了4个CHMM模

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