欢迎访问机床与液压官方网站!

咨询热线:020-32385312 32385313 RSS EMAIL-ALERT
基于线性可分SVM的自动化机床在线故障监测系统设计
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Design of On-line Fault Monitoring System for Automatic Machine Tool Based on Linear Separable SVM
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对自动化机床在线故障监测存在的问题,设计一种基于线性可分SVM的故障监测系统。在线监测系统的硬件结构由STM32F103ZET6型单片机、传感器模块、存储器模块、通信模块和显示模块等部分组成;在软件算法流程上,利用线性可分SVM分类器,可以确保数据集到最优超平面的几何间隔最大,同时提升距离最优超平面最近数据点的可信度及对故障样本的分类精度。测试结果显示:设计的系统数据训练收敛速度快,故障数据分类精度高,相对于传统监测系统具有性能上的优势。

    Abstract:

    Aiming at the problem of on-line fault monitoring of automatic machine tools,a monitoring system based on linear separable SVM was designed.The hardware structure of the monitoring system included STM32F103ZET6 single chip microcomputer,sensor module,memory module,communication module and display module.In the software algorithm flow,the linear separable SVM classifier could ensure the maximum geometric interval from the data set to the optimal hyperplane,improve the reliability of the data points closest to the optimal hyperplane and the classification accuracy of fault samples.The test results show that the proposed system has fast data training convergence speed,high fault data classification accuracy and performance advantages over the traditional monitoring system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王瑾,闫攀.基于线性可分SVM的自动化机床在线故障监测系统设计[J].机床与液压,2022,50(18):183-188.
WANG Jin, YAN Pan. Design of On-line Fault Monitoring System for Automatic Machine Tool Based on Linear Separable SVM[J]. Machine Tool & Hydraulics,2022,50(18):183-188

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2023-01-17
  • 出版日期: 2022-09-28