一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法，包括：采集螺纹磨削过程中的相关参数X<subgt;1</subgt;、X<subgt;2</subgt;、……、X<subgt;m</subgt;及所对应产生的磨削力Y，生成磨削参数数据集；对磨削参数数据集中的数据进行归一化处理，消除不同参数的量纲；从参数X<subgt;1</subgt;、X<subgt;2</subgt;、……、X<subgt;m</subgt;中选取特征参数，保留特征参数所相应的归一化处理后的实验数据值，生成训练集；构建随机森林模型，使用训练集对随机森林模型进行训练；保存已经训练好的随机森林模型，将待预测的螺纹磨削参数输入到训练好的随机森林模型中，随机森林模型根据输入的螺纹磨削参数计算磨削力的预测值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机械加工，涉及一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法和系统。

技术介绍

1、行星滚柱丝杠副中螺纹磨削加工是非常重要的环节，磨削力的准确预测对于提高加工效率、降低能耗具有重要意义。传统的磨削力计算是通过搭建理论模型或经验公式等方法。这些方法在面对多变的加工条件时，由于磨削过程涉及多个复杂因素，如磨削深度、切削速度、工件移动速度、砂轮特性(如粒度、硬度、结合剂)以及冷却条件等，这些因素之间相互作用，使得磨削力的计算变得极为复杂，使得磨削数值偏差较大、精度有限。而在经验公式中，磨削力与磨削参数(砂轮线速度、进给速度、磨削深度)成幂函数关系，需要通过大量实验数据对系数进行拟合，且局限于磨削三要素，无法涵盖所有的加工条件和参数范围，导致在实际应用中产生偏差。

2、近年来，机器学习算法在预测领域的应用日益广泛，其在预测数据方面有着高效性、适应性、灵活性等优点，特别是非线性模型如神经网络、支持向量机等，能够学习数据中的非线性关系，这使得它们在预测复杂、非线性模式的数据有着更好的效果。

3、bp神经网络算法的训练过程较长，且需要大量本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法，其特征在于，所述对磨削参数数据集中的数据进行归一化处理，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法，其特征在于，所述特征参数包括：磨削深度、进给速度以及砂轮线速度。

4.一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的系统，其特征在于，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的系统，其特征在于，所述对磨削参数数据集中的数据进行归一化处理，包括：p>

6.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法，其特征在于，所述对磨削参数数据集中的数据进行归一化处理，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的方法，其特征在于，所述特征参数包括：磨削深度、进给速度以及砂轮线速度。

4.一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的系统，其特征在于，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于随机森林算法预测螺纹磨削力的系统，其特征在于，所述对磨削参数数据集中的数据进行归一化处...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝亦昊，郑继贵，张兆晶，侍威，郭亚星，陈中，陈威，刘维，豆永强，石俊杰，
申请(专利权)人：北京精密机电控制设备研究所，
类型：发明
国别省市：