[1]陈智鹏.基于遗传 ＫＮＮ 聚类的机械加工故障趋势预测模型[J].机械与电子,2019,(05):59-62.
　Fault trend Prediction Model of Machining Based on Genetic KNN Clustering[J].Machinery & Electronics,2019,(05):59-62.
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基于遗传 ＫＮＮ 聚类的机械加工故障趋势预测模型()
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机械与电子[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2019年05期
页码:
59-62
栏目:
自动控制与检测
出版日期:
2019-05-24

文章信息/Info

Title:
Fault trend Prediction Model of Machining Based on Genetic KNN Clustering
文章编号:
１００１ ２２５７（２０１９）０５ ００５９ ０４
作者:
陈智鹏
（广州华立科技职业学院，广东 广州 ５１１３２５）
Author(s):
ＣＨＥＮＺｈｉｐｅｎｇ
（ＧｕａｎｇｚｈｏｕＨｕａｌｉＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｃａｔｉｏｎａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１１３２５，Ｃｈｉｎａ）
关键词:
遗传算法; ＫＮＮ 聚类; 机械加工; 故障趋势预测
Keywords:
ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ; ＫＮＮｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ; ｍａｃｈｉｎｉｎｇ; ｆａｕｌｔｔｒｅｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
分类号:
ＴＨ１２３；ＴＮ４０６
文献标志码:
A
摘要:
为了提高机械加工过程中的故障状态监测能力，提出一种基于遗传 ＫＮＮ 聚类的机械加工故障趋势预测模型。 采用大数据关联规则挖掘方法进行机械加工的故障特征信息采集，对采集的机械加工故障状态特征量采用 Ｋ 均值（ＫＮＮ）方法进行数据聚类处理，结合遗传进化方法进行机械加工故障状态趋势的特征分类学习，采用 Ｈｉｌｂｅｒｔ谱提取方法把机械零部件加工过程中的异常状态数据进行特征分解和状态参量提取，根据机械加工的故障状态特征参量提取值进行信息融合，建立机械加工故障趋势预测的专家系统模型，实现机械加工故障趋势预测。
Abstract:
Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｆａｕｌｔｓｔａｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｍａｃｈｉｎｉｎｇ，ａｆａｕｌｔｔｒｅｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃＫＮＮｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ． Ｂｉｇｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｍｉｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｃｏｌｌｅｃｔｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｉｎｇ， ａｎｄＫ ｍｅａｎｓ （ＫＮＮ） ｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｃｌｕｓｔｅｒｄａｔａ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｇｅｎｅｔｉｃｅｖｏｌｕｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｆａｕｌｔｓｔａｔｅｔｒｅｎｄｉｎｍａｃｈｉｎｉｎｇｉｓｓｔｕｄｉｅｄ，ａｎｄｔｈｅａｂｎｏｒｍａｌｓｔａｔｅｄａｔａｉｎｍａｃｈｉｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｒｅｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄａｎｄｓｔａｔｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙＨｉｌｂｅｒｔｓｐｅｃｔｒｕｍｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ． Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｆａｕｌｔｓｔａｔｅｏｆｍａｃｈｉｎｉｎｇ，ｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ，ａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌｆｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｆａｕｌｔｔｒｅｎｄｏｆｍａｃｈｉｎｉｎｇｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ， ｗｈｉｃｈｒｅａｌｉｚｅｓｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｆａｕｌｔｔｒｅｎｄｉｎｍａｃｈｉｎｉｎｇ．

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：２０１８-１１-１５作者简介：陈智鹏 （１９９３－） ，男，广东湛江人，助教，研究方向为机械工程、自动控制等
更新日期/Last Update: 2019-10-30