【摘 要】
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针对零件加工过程的监控数据异常,导致刀具剩余寿命预测准确性下降的问题,提出一种基于自步学习的数据异常检测方法.首先建立多层感知机模型关联刀具加工过程监测数据和所对应的刀具剩余寿命,其次在模型权重更新过程中,先固定模型权重参数,预测损失拟合高斯分布得到异常样本的损失阈值,然后构建基于自步学习方法的损失函数,迭代更新模型参数.在模型训练结束后根据损失阈值划分出异常样本.最后利用汽轮机转子轮槽的实际加工
【基金项目】
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国防基础科研计划项目（JCKY2021110B048）； 国家重点研发计划资助项目（2018YFB1700502）；
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针对零件加工过程的监控数据异常,导致刀具剩余寿命预测准确性下降的问题,提出一种基于自步学习的数据异常检测方法.首先建立多层感知机模型关联刀具加工过程监测数据和所对应的刀具剩余寿命,其次在模型权重更新过程中,先固定模型权重参数,预测损失拟合高斯分布得到异常样本的损失阈值,然后构建基于自步学习方法的损失函数,迭代更新模型参数.在模型训练结束后根据损失阈值划分出异常样本.最后利用汽轮机转子轮槽的实际加工监测数据进行验证,并与局部异常因子算法、基于密度的聚类算法、K均值算法、孤立森林算法、一分类支持向量机等方法进行对比分析,验证本方法的有效性.
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