基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法及系统技术方案

本发明专利技术属于刀具磨损预测技术领域，具体涉及一种基于PCC‑GWO‑SVM算法的刀具磨损预测方法及系统，其中方法包括：构建PCC‑GWO‑SVM刀具磨损预测模型；使用刀具磨损预测模型进行仿真预测，得到预测结果；以及评估预测结果与实际观测值之间的误差指标；本发明专利技术的基于PCC‑GWO‑SVM算法的刀具磨损预测方法通过PCC方法筛选与刀具磨损高度相关的特征数据，降低特征维度和噪声干扰对预测模型性能的影响，减少预测模型的复杂度，并提高了预测模型的泛化能力，再利用GWO算法对SVM的核函数参数、惩罚因子等进行优化，提高了SVM在刀具磨损预测时的准确性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于刀具磨损预测，具体涉及一种基于pcc-gwo-svm算法的刀具磨损预测方法及系统。

技术介绍

1、随着制造业的快速发展，机床的智能化程度成为衡量工业发达水平的重要指标。然而，机床中刀具失效所引发的故障占据了约25％的比例，而刀具磨损作为机床最易损耗的部件，其磨损程度直接影响着切削加工的稳定性和工件的表面质量。因此，实施对刀具的在线监测以准确预测刀具磨损量，成为提高数控机床生产效率、降低成本的有效途径。

2、当前，刀具在线识别研究主要采用多传感器信号抽取的特征，并将其输入到机器学习算法中进行刀具状态识别。在这一领域中，人工智能算法，如人工神经网络(ann)、支持向量机(svm)和隐马尔可夫模型(hmm)，广泛应用于监测工具的磨损。但在刀具磨损的实时监测过程中会受到外界噪声影响而导致预测准确度较低问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于pcc-gwo-svm算法的刀具磨损预测方法及系统。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于pcc-gwo-svm本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于PCC-GWO-SVM算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种基于pcc-gwo-svm算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于pcc-gwo-svm算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于pcc-gwo-svm算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于pcc-gwo-svm算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于pcc-gwo-svm算法的刀具磨损预测方法，其特征在于，

6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋忞源，
申请(专利权)人：湖北汽车工业学院，
类型：发明
国别省市：