基于梯度提升回归算法的刀具磨损评估模型

来源 :湖北汽车工业学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yulihui2638685
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为了提高加工过程中刀具磨损在线评估的准确性,构建了基于梯度提升回归算法的刀具磨损评估模型.以刀具的铣削力、振动信号时频域指标和声发射信号滤波后的最大幅值处频率作为特征值,以对应工况下的刀具磨损量为目标值来构造数据样本.在迭代训练过程中,刀具磨损评估模型将数据集中2组刀具的数据样本合并作为训练集与验证集,另1组刀具的数据样本独立作为测试集,并采用交叉验证和参数网络搜索的优化方法来提高模型的泛化能力.仿真结果表明,梯度提升回归模型比同等条件下线性回归模型、贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型和支持向量机的R2预测值提高了42%、36%、10%和13%.
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为改善城市绿波协调控制效果,针对其单环相位相序中存在的不足,对经典MAXBAND模型进行改进,提出城市绿波协调信号控制优化方案,在信号控制中引入双环相位,进行相位相序优化调整;考虑车辆在实际行驶过程中行驶速度具有波动性,存在车队离散现象,对行程时间进行优化,得到改进的MAXBAND模型.通过实验仿真,结果表明:相比于经典MAXBAND模型,改进模型在平均旅行时间、延误、排队长度及停车次数上分别减少了9.73%、33.66%、50.09%、26.54%,提高了城市绿波协调控制效果.
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基于二阶Thevenin等效电路搭建电池模型,在此基础上通过卡尔曼滤波算法搭建锂电池SOC估计模型,并在Simulink环境中对锂电池模型和SOC估计模型进行仿真与验证.通过UDDS工况下锂电池工作电流、电压及SOC来验证SOC估计模型的准确性,并对误差进行了分析,结果表明SOC估计模型的误差小于0.04.
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