摘要：连续刀具磨损过程的预测对实现自适应控制和优化制造工艺、提高生产效率和质量起着重要作用。为最大化描述磨损数据内在关系和提高预测模型精度,提出一种基于时间—高斯混合模型的刀具磨损建模方法,即采取将刀具磨损时间序列数据分成线性和非线性结构的策略,时间序列用来描述数据的线性相关趋势,非线性的异构部分则进行高斯过程回归建模。通过与现有的单一模型对比,结果表明该混合模型能对刀具磨损进行有效的预测,而且具有更高的预测精度。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技I> 金属学及金属工艺
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > 哥白尼索引(波兰) > 剑桥科学文摘 > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：刀具磨损 时间序列 高斯过程回归 混合模型
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
