LS-SVM 回归算法在刀具磨损量预测中的应用

• 作者: 关山 彭昶 闫丽红
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具磨损量预测 最小二乘支持向量机 经验模态分解 自回归模型
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 217-222
• 页数: 6页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 2872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004132X.2015.02.016

摘要

提出了基于最小二乘支持向量机回归算法的刀具磨损量预测方法。该方法首先利用经验模态分解算法对非线性、非平稳的声发射信号进行平稳化处理，得到了若干个固有模态函数；然后建立了每个固有模态函数的自回归模型，并提取模型系数构造特征向量；最后采用最小二乘支持向量机回归算法实现了刀具磨损量的预测。该方法与神经网络预测算法相比，具有更高的预测准确率，可有效预测当前切削状态下10 s后的刀具磨损量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关山		27	181	9.0	13.0
2	彭昶		6	61	4.0	6.0
3	闫丽红		1	34	1.0	1.0