基于支持向量机的数控机床能耗预测及节能方法研究

【摘要】：机床是典型的机械制造工艺设备和工作母机，在将毛坯转化为零件的加工过程中产生大量能耗。随着能源短缺问题日益严峻，机床的能耗问题为当前国际关注的热点。本文通过分析数控机床能耗机构组成，从而对机床能耗进行定量的分析。以切削用量为输入，机床能耗为输出搭建能耗模型，在此基础上提出机床节能方法。具体工作概括如下： 首先对数控机床的能耗机构进行划分，分析其功用。在此基础上，将机床能耗模型分为辅助系统能耗模型、加工动力系统能耗模型和能耗预测模型。重点分析了能耗预测模型中神经网络与支持向量机理论模型，并进行对比。 提出了基于支持向量机的机床能耗预测方法。机床和刀具等一经确定，切削参数的选择就成为影响机床能耗的关键。分析了切削参数、被加工工件、加工刀具和加工机床等对数控机床能耗的影响。选择模型输入为切削参数，输出为机床能耗。以数控铣床XK713为对象，根据机床的特性和实际情况合理选择了核函数，采用K折交叉验证法选择了惩罚因子和核参数，搭建能耗预测模型。通过实例验证了该能耗预测方法的有效性。 提出了基于遗传算法的切削参数优化方法。以铣削加工为例，以机床最低能耗和低成本为目标优化函数。模型的多目标函数采用线性加和法进行处理，采用回归分析法获取铣削力参数，根据机床技术参数等确定约束条件。使用遗传算法工具箱对参数模型进行优化求解，带入预测模型进行验证。实验结果表明使用优化后的切削参数可以满足切削要求，并达到了降低切削能耗、降低成本的目的。 【关键词】：切削参数 能量消耗 支持向量机 遗传算法 数控机床
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG659;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 背景和意义9
• 1.2 国内外研究的现状9-13
• 1.2.1 与能耗相关的绿色制造国内外研究现状9-10
• 1.2.2 数控机床能耗模型研究现状10-11
• 1.2.3 数控机床切削参数优化研究现状11-13
• 1.3 研究内容13-14
• 第2章 数控机床能耗建模分析14-23
• 2.1 数控机床耗能机构组成14-16
• 2.2 数控机床能耗理论模型16-19
• 2.2.1 辅助系统能耗模型16-17
• 2.2.2 加工动力系统能耗模型17-18
• 2.2.3 机床能耗集成模型18-19
• 2.3 数控机床能耗预测模型19-22
• 2.3.1 支持向量机预测模型特点19-21
• 2.3.2 支持向量机预测模型的应用21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 基于支持向量机数控机床能耗预测23-39
• 3.1 数控机床能耗影响因素分析23-29
• 3.1.1 切削参数对数控机床能耗的影响23-26
• 3.1.2 被加工工件对数控机床能耗的影响26-28
• 3.1.3 加工刀具对数控机床能耗的影响28
• 3.1.4 加工机床对数控机床能耗的影响28
• 3.1.5 其他因素的影响28-29
• 3.2 基于支持向量机的能耗预测研究29-38
• 3.2.1 支持向量机回归算法29-33
• 3.2.2 支持向量机回归算法与实现33-34
• 3.2.3 支持向量机模型参数的选择34-35
• 3.2.4 基于 SVM 的数控机床能耗预测研究35-37
• 3.2.5 实验和结果分析37-38
• 3.3 本章小结38-39
• 第4章 基于遗传算法的数控机床切削参数优化39-49
• 4.1 铣削参数优化模型的建立39-44
• 4.1.1 优化变量的选择39
• 4.1.2 多目标优化函数的建立39-42
• 4.1.3 约束条件的确定42-44
• 4.2 基于遗传算法铣削参数优化研究44-48
• 4.2.1 试验条件44
• 4.2.2 铣削力与铣削参数的关系44-46
• 4.2.3 使用遗传算法对铣削参数进行优化46-47
• 4.2.4 验证优化值47-48
• 4.3 本章小结48-49
• 第5章 结论与展望49-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-55
• 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文55-56
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目56

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