基于最小二乘支持向量机的在线工件厚度辨识.pdf

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1、设计·研究《电加工与模具)2013年第4期基于最小二乘支持向量机的在线工件厚度辨识豆尚成，奚学程，赵万生(上海交通大学机械与动力工程学院／机械系统与振动国家重点实验室，上海200240)摘要：电火花线切割加工变厚度工件时的断丝和效率低下现象是线切割加工需解决的主要问题。根据工件厚度选择加工参数可避免加工过程中的断丝现象，并提高加工效率。基于工件三维模型提取的工件厚度不但能直接用于指导加工过程中的参数选取，还能用于在线修正工件厚度辨识模型。基于最小二乘支持向量机的在线算法动态更新工件厚度辨识模型，可使模型包含的信息更丰富，辨识精度更高。在加工没有三维模型的工件时。利用不断修正的辨识模型也可估

2、计出准确的工件厚度用于指导加工过程。实验数据验证了该在线算法的有效性，辨识精度小于2mm。关键词：电火花线切割加工：最dx--乘支持向量机：工件厚度辨识中图分类号：TG661文献标识码：A文章编号：1009—279X(2013)04—0023—05OnlineEstimationonWorkpieceHeightBasedonLeastSquaresSuppo~VectorMachineDouShangcheng，XiXuecheng，ZhaoWansheng(ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China)Abstract：Whenmach

3、iningworkpieceswithavariableheight，wirebreakageandlowmachiningefficiencyarethetwomajorissues．ForvariableheightWEDM，theworkpieceheightmustbeprovidedSOthatappropriatemachiningparameterscanthenbedeterminedaccordingtoit．Theworkpieceheightextractedfromthe3DmodelcanbedirectlyappliedtotheCNCsystem．Notonl

4、ycanthisdatabeusedtocontrolthemachiningprocessinprogress，butalsocanbeusedtoupdatetheworkpieceheightestimationmodelonline．Theupdateoftheworkpieceheightestimationmodelwasachievedbyusingtheonlineleastsquaresuppo~vectormachine．Bylearningthenewdynamicswhichhavenotbeenexcitedbefore，theheightestimationmo

5、delcanberefined，thusimprovingitspredictionaccuracy．Experimentalresultsshowthat，byonlinelearning，theestimationmodelbecomesmoreaccurateandamuchhigherestimationprecisionisthusobtained．Thevalueofestimationerrorsatmostpartsoftheworkpieceislessthan2mm．Keywords：WEDM；leastsquaresupportvectormachine；workpi

6、eceheightestimation电火花线切割加工技术在模具制造、成形电极越复杂和多样化．加工路径上的工件厚度往往发生加工、难加工材料和具有复杂形状的零件加工中占较大的变化。在加工过程中，当工件厚度由厚变薄有重要的地位Ⅲ。随着线切割加工的工件形状越来时．会产生放电集中现象且易断丝；当工件厚度由薄变厚时，则加工速度减小，生产效率降低圈。在加收稿日期：2013—04—11工过程中，根据工件厚度变化选择合适的加工参基金项目：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目数．可避免加工中的断丝现象，并提高生产效率。(2009AA044202)；国家重大科技专项(2009ZX04003—Rajur

7、kar、王蔚岷等利用材料去除率和放电能量成0l1)；国家自然科学基金资助项目(51175337)；中央高比例的关系，推导出单输入的工件厚度辨识模型[31；校基本科研业务费专项资金资助项目(HIT．KLOF．为了改善辨识精度和稳定性，还采用间隙电压、进2010011)：机械系统与振动国家重点实验室课题资助项目(MSVMS201111)给速度和放电频率的多输入模型进行工件厚度在第一作者简介：豆尚成，男，1979年生，博士研究