[发明专利]一种数据驱动和特征选择的滚齿加工方法

摘要

本发明公开了一种滚齿加工方法，按照以下步骤进行基于数据驱动和特征选择的滚齿工艺参数优化，具体步骤为：（1）实现滚齿工艺参数评价函数的建立；（2）实现滚齿工艺参数组的支持向量回归预测；（3）实现优化滚齿特征及优化滚齿工艺参数的生成。本发明的优点是：针对滚齿特征及工艺数据，利用支持向量回归及樽海鞘算法进行滚齿工艺参数的自适应优化预测，该方法运算简单，误差更小。

主权项

1.一种数据驱动和特征选择的滚齿加工方法，采用数控滚齿机实行滚齿加工，其特征在于，滚齿加工过程中，按照以下步骤进行滚齿工艺参数的精准预测，具体步骤为：(1)实现滚齿工艺参数评价函数的建立；数据集输入属性，即滚齿特征属性包括工件模数f₀、压力角f₁、齿数f₂、螺旋角f₃、齿宽f₄、齿坯直径f₅、滚刀直径f₆、滚刀头数f₇和切削深度f₈，输出属性包括滚刀转速r₀、进给量r₁；综合考虑输入属性个数和输出属性预测精度，滚齿工艺参数评价函数定义为：其中HS为滚刀转速预测的均方误差MSE，HS_m为HS中的最大值，初始值为10^‑10，FR为进给量预测的均方误差MSE，FR_m为FR中的最大值，初始值为10^‑10，HS、HS_m、FR、FR_m皆为非负实数；FSN为被选中的滚齿特征个数，属于正整数；FN为滚齿特征总个数，属于正整数，FSN≤FN；α+β+γ＝1，α,β,γ∈[0,1]且α,β,γ属于实数；(2)实现滚齿工艺参数组的支持向量回归预测；首先，表征滚齿数据集：HobSet＝{Hob_i}，i＝1,2,…,h，h为正整数，Hob的属性由f₀,f₁,f₂,f₃,f₄,f₅,f₆,f₇,f₈,r₀,r₁构成；接着，滚齿特征随机选择：设定选择向量s_i(i＝0,1,…,8)与f₀,f₁,…,f₈一一对应，s_i取0或1，0表示相应属性没有被选中，1表示被选中；最后，将由被选中特征组建的滚齿数据集分割为训练组TrainSet与测试组TestSet，分割比例为7:3，基于支持向量回归参数组，其属性为核函数类型、惩罚因子和松弛变量，使用支持向量回归模块对TrainSet进行训练，并对TestSet进行测试，得到预测滚齿工艺参数组、滚刀转速均方误差HS与进给量均方误差FR；若HS＞HS_m，HS_m＝HS；若FR＞FR_m，FR_m＝FR；(3)实现优化滚齿特征及优化滚齿工艺参数的生成；首先，计算FSN与FN，利用步骤(1)中滚齿工艺参数评价函数进行评价值计算；接着，基于评价值，运用樽海鞘算法模块更新支持向量回归参数组，满足截止条件，输出优化滚齿特征、滚刀转速及进给量，否则，转至步骤(2)；最后加工时，根据优化滚刀转速和进给量进行滚齿干切加工。