为实现汽轮机转子轮槽精刀磨损状态的在线监测,提出一种ARIMA与SVR相结合的刀具磨损量在线监测模型。构建基于ARIMA的信号特征预测模型,根据收集的历史信号数据预测刀具继续加工的信号特征;构建基于SVR的刀具磨损量监测模型,以信号特征为输入得到当前时刻精刀磨损量;将两个模型相结合,可以预测精刀加工下一条轮槽时的磨损量,对精刀下一时刻的状态做出准确判定。基于上述模型,可以为企业换刀时机的选择提供技术支持,最终提高加工质量与加工效率,实现最大经济效益。
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