数控机床智能监控与状态识别方法研究

• 作者: 张铁 蒋贤海
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 监测 最小二乘支持向量机 识别
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 71-73,77
• 页数: 4页
• 分类号: TH164|TG659
• 字数: 2795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.08.020

摘要

实施数控机床远程监控,识别机床所处状态对提高机床利用率和产品加工质量具有重要意义.提出了一种基于最小二乘支持向量机的数控机床状态诊断处理方法,利用粒子群方法优化支持向量机算法识别诊断机床状态.构建了数控机床监测体系及监测信息的信号处理模型,给出了模型参数的确定方法.最后,对提出的识别处理方法进行了实验验证,实验结果表明所提出的处理方法对数控机床状态有较好的识别效果,具有较强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张铁	华南理工大学机械与汽车工程学院	155	1469	19.0	29.0
2	蒋贤海		21	61	4.0	6.0