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基于改进LSTM-AdaBoost的铣刀磨损量预测

作者: 赵小惠 杨文彬 胡胜 郇凯旋 谭琦 来源:机床与液压 日期: 2025-02-25 人气:145
基于改进LSTM-AdaBoost的铣刀磨损量预测
针对铣刀磨损量预测时精度低的问题,提出一种基于黑寡妇算法(BWO)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)与AdaBoost集成学习算法相结合的铣刀磨损量预测方法。在铣刀磨损振动信号中提取时域、频域以及时频域多域特征。通过BWO算法优化LSTM的核心参数,并将优化后的LSTM网络与AdaBoost算法进行结合,构建铣刀磨损量预测模型。最后用PHM Society 2010铣刀全寿命周期的振动数据进行实验。研究结果表明所提方法能够有效地预测出铣刀磨损量变化值,优化后模型的平均绝对误差百分比为3.436%、均方根误差为6.471、决定系数R2为0.935。该方法能够获得准确率更高的铣刀磨损量预测值,预测效率更高。

基于PCC-LSTM刀具磨损预测方法研究

作者: 李阳光 冯都忠 季海晨 赵君怡 来源:机械设计与制造工程 日期: 2025-01-24 人气:111
基于PCC-LSTM刀具磨损预测方法研究
基于铣削加工过程中的电流、振动、声发射等信号,建立了基于皮尔逊相关系数(PCC)和长短期记忆人工神经网络(LSTM)的刀具磨损预测模型。模型充分利用PCC的降维优势以及LSTM的时间序列预测优势,实现刀具磨损预测精度与预测效率的协调统一。实验结果表明,该模型可以实现刀具磨损状态的快速、精确预测,对铣削加工质量的提升具有重要意义。
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