基于递推最小二乘算法的模糊系统在车削工件直径误差预测中的应用

根据车削过程中工件直径误差的特点,采用基于递推最小二乘算法的模糊系统,预测车削过程中由弹性变形等因素引起的工件直径误差,通过递推最小二乘算法训练Mamdani型模糊系统,以确定合理的系统参数。根据工件直径误差与切削深度、进给量等的关系,设计车削实验,得到训练数据和测试数据,用训练数据训练模糊系统,进而用测试数据测试,误差较小,从而验证在一定的工件结构和工况条件下,用基于递推最小二乘算法的Mamdani型模糊系统进行车削工件直径误差预测的可行性。与回归分析进行比较,结果显示在一定的工件结构和工况条件下,基于递推最小二乘算法的Mamdani型模糊系统对于预测车削工件直径误差有比较明显的效果。

自适应模糊系统在车削工件直径误差预测中的应用研究

根据车削过程中工件直径误差的特点,提出了用自适应模糊系统预测由弹性变形等因素引起的工件直径误差的思路,通过梯度下降算法训练M amdan i型模糊系统,以确定合理的系统参数。根据工件直径误差与切削深度、进给量等的关系,进行车削实验,得到训练数据和测试数据,用训练数据训练模糊系统,进而用测试数据进行测试,得到结果合理,从而验证了利用自适应模糊系统进行工件直径误差预测的可行性。和回归分析的预测值进行比较,比较结果显示了自适应模糊系统在车削工件直径误差预测方面的应用具有优势。