为了提高车刀磨损量预测模型的训练速度和在线预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的刀具磨损量预测方法.采集车削加工中的声发射信号,利用小波包变换理论对信号进行降噪和特征提取,并通过主成分分析对提取的特征进行降维,选取其中对刀具磨损量敏感的特征值组成特征向量.建立基于极限学习机的刀具磨损量预测模型,并通过改进粒子群算法优化模型中的初始权值和阈值.实验结果表明:优化后的刀具磨损量预测模型相比于传统BP神经网络有更快的训练速度,同时改进后的粒子群算法有更好的寻优能力,提高了模型对于刀具磨损量的预测精度.
万方数据
维普
