基于优化多核支持向量回归的制造过程均值偏移幅度估计

• 作者: 刘飞 朱波
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 统计过程控制 偏移幅度 支持向量回归 多核函数 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 制造系统
• 页码范围: 630-635,641
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4|TH165.4
• 字数: 5693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.05.012

摘要

为更加准确地估计制造过程均值偏移幅度,提出了一种基于多核函数支持向量回归(SVR)的估计方法.多核函数由线性核、多项式核和径向基核3种基本核函数凸组合而成,并通过粒子群优化算法(PSO)对核参数、组合权重系数以及SVR的惩罚系数C进行联合优化,以五折交叉验证求得训练样本的决定系数均值作为粒子适应度值,使生成的多核SVR获得良好的泛化能力.将该多核SVR与累积和(CUSUM)控制图集成构建了过程均值偏移监测模型,仿真实验结果表明,该方法相对人工神经网络(ANN)方法估计精度明显提高,比采用单一径向基核函数的SVR更为优越;在实际齿轮加工过程中进行应用验证,进一步证实了该方法的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘飞	重庆大学机械传动国家重点实验室	412	10199	52.0	86.0
2	朱波	重庆大学机械传动国家重点实验室	5	43	4.0	5.0