[发明专利]一种基于PSO-SVM-RFE的机器人铣边颤振多元特征融合方法在审
| 申请号： | 202210325519.1 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116922367A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 郑侃;孟丹;廖文和;王涛;张磊 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;B25J11/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 张祥 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于PSO‑SVM‑RFE的机器人铣边颤振多元特征融合方法。首先，对加速度信号进行预处理，通过消除齿频及其倍频凸显颤振初期频率；其次，将预处理后的加速度信号进行时域、频域以及时频域变换，得到由波形因子、重心频率及能量熵组成的特征向量集；然后，基于支持向量机递归特征消除法(SVM‑RFE)，研究不同特征量对铣边颤振的敏感程度，构建多元特征分类模型；接着，运用粒子群算法(PSO)将排序前3的敏感特征融合为新的颤振特征，由颤振阈值将铣边过程分为稳定状态、颤振初期及剧烈颤振三个阶段；最后，编写以上算法程序计算融合特征，并通过机器人铣边实验数据验证识别结果。本发明可有效解决机器人铣边颤振信号特征量选择问题，提高颤振识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pso svm rfe 机器人 铣边颤振 多元 特征 融合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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