基于特征排序—神经网络算法的表面粗糙度预测.pdf

基于特征排序—神经网络算法的表面粗糙度预测 本文提出了一种基于特征排序的神经网络算法，用于预测铳削过程中的表面粗糙度。该算法通过对振动信号的特征提取和排序，以提高预测的准确性。 文章提出了一个基于小波包分解和统计量的特征提取方法，用于提取振动信号的有用特征。然后，对提取的特征进行了排序，以确定其对表面粗糙度的贡献度。根据排序结果，设计了一个神经网络模型，以预测表面粗糙度。 在实验中，作者使用了6061铝合金的加工数据，通过对振动信号的特征提取和排序，建立了一个神经网络模型。结果表明，所提方法在预测表面粗糙度时，预测误差在合理范围内，平均偏差为6.57%，预测值与实际值较为接近。 该算法的优点是可以高效地预测表面粗糙度，且不需要复杂的实验设备和人工干预。同时，该算法还可以应用于其他领域，例如机器人学、计算机视觉等领域。 本文的主要贡献是提出了一个基于特征排序的神经网络算法，用于预测表面粗糙度。该算法可以应用于智能制造领域，提高生产过程中的自动化和智能化水平。 知识点： 1. 特征排序：是指对振动信号的特征进行排序，以确定其对表面粗糙度的贡献度。 2. 小波包分解：是一种信号处理技术，用于提取振动信号的有用特征。 3. 统计量：是指对振动信号的统计特征，例如均值、方差等。 4. 神经网络：是一种机器学习算法，用于预测表面粗糙度。 5. 表面粗糙度：是指零件表面的不平度，是零件质量的重要参数。 6. 铳削过程：是指铳削机器对零件的加工过程。 7. 智能制造：是指使用机器人、计算机视觉等技术来实现制造过程的自动化和智能化。 结论： 本文提出了一种基于特征排序的神经网络算法，用于预测表面粗糙度。该算法可以应用于智能制造领域，提高生产过程中的自动化和智能化水平。同时，该算法还可以应用于其他领域，例如机器人学、计算机视觉等领域。