多特征数据驱动的数控铣削加工能耗预测研究

摘要

针对数控加工过程能耗现场采集困难,难以实现精确预测的难题,提出了一种多特征数据驱动的数控铣削加工能耗预测方法。首先,对影响数控铣削加工过程能耗的特征属性进行分析,提出了多特征数据采集及处理方法;其次,运用ReliefF的特征选择算法,对能耗预测影响较大的特征数据进行筛选,确定能耗预测的输入特征数据;运用人工蜂群优化BPNN神经网络(ABC-BPNN)的算法对数控铣削加工过程进行能耗预测;最后,通过某工件表面铣削加工案例对所提的方法进行验证,并进行算法对比,说明了所选方法的有效性。