论文摘要
针对数控机床可靠性故障间隔预测模型过程中数据采样难度大、成本高、数据量小、常规数据拟合和预测方法误差较大、数据难以处理等问题,提出一种基于传统灰色预测模型,将灰色残差优化模型和BP神经网络模型相结合的预测方法。在预测过程中该模型首先根据灰色理论建立主轴可靠性故障模型,再用BP神经网络训练并优化灰色理论的残差,最后用文献的主轴故障数据验证预测精度。通过不同的算法对数控机床主轴故障的试验数据验证,证明了灰色神经网络模型在主轴可靠性故障间隔工作时间的预测上优于单一算法及GM(1,1,P)模型,验证了灰色神经网络模型的可行性及有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘业鹏,许彬彬,陈菲,何佳龙
关键词: 数控机床,故障预测,灰色模型,神经网络
来源: 组合机床与自动化加工技术 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 非线性科学与系统科学,金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 吉林大学机械与航空航天工程学院
基金: 国家科技重大专项资助项目(2016ZX04004-004),吉林大学高层次创新团队(2017TD23)
分类号: N941.5;TG659
DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.09.023
页码: 93-96+101
总页数: 5
文件大小: 2408K
下载量: 281
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