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磨削过程信号监测与砂轮磨损预测模型构建

         

摘要

针对磨削过程中砂轮磨损难以直接监测的问题,提出了基于多特征优化融合的随机森林(MFOF-RF)算法,以实现砂轮磨损的准确预测.对外圆纵向磨削中采集的功率、加速度和声发射信号进行预处理和特征提取,获得平均值、有效值以及峰值频率等多个时域和频域信号特征.以统计学指标为评价标准,对预测模型的参数进行调优,确定了最佳的砂轮磨损信号特征组合.结果表明,相比于使用单一特征预测砂轮磨损,MFOF-RF模型提高了信号特征与砂轮磨损的相关程度,预测误差降低了30%以上.

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