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基于支持向量机的卧式加工中心丝杠剩余寿命预测

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丝杠是影响数控机床加工精度的重要功能部件,研究其性能退化趋势和剩余寿命是非常重要的.利用数采设备实时监测某卧式加工中心X轴丝杠电流信号,采用皮尔逊相关系数,选择反映丝杠寿命变化趋势的关键特征.基于SVM回归方法,建立丝杠电流多特征值和剩余寿命(剩余加工零件数)之间的回归预测模型,并与BP神经网络模型进行了对比分析,结果显示SVM模型能够很好的预测丝杠的剩余寿命,同时具有很好的泛化能力.该方法适合于对设备进行信号监测和采集的同时,根据实测的信号进行关键部件的剩余寿命预测.

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来源
《第五届全国智能制造学术会议（NCIM2016）暨智能制造专业委员会2016年度工作会议》||1-6|共6页
会议地点广州
作者
Wu Ying; 武滢; Li Bin; 李斌; Yang Xue-feng; 阳雪峰; Ding Su-bao; 丁素宝;
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作者单位

中国人工智能学会;

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关键词
卧式加工中心; 丝杠; 剩余寿命预测; 支持向量机;

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