磨削过程砂轮磨损预测：基于多特征优化融合的随机森林模型

“郭维诚等人提出了一种基于多特征优化融合的随机森林（MFoF-RF）算法，用于磨削过程中的砂轮磨损预测。他们通过对外圆纵向磨削中的功率、加速度和声发射信号进行预处理和特征提取，获取了包括平均值、有效值和峰值频率等在内的多种时域和频域特征。利用统计学指标优化模型参数，找到了最佳的砂轮磨损信号特征组合。研究表明，MFoF-RF模型相对于单个特征预测，提高了特征与砂轮磨损的相关性，预测误差减少了30%以上。” 本文是关于磨削加工中砂轮磨损监测与预测的研究，特别关注于解决砂轮磨损难以直接监测的挑战。作者郭维诚等人提出了一种创新的方法，即多特征优化融合的随机森林（MFOF-RF）算法，这是一种集成学习方法，用于预测砂轮的磨损状态。随机森林是一种强大的机器学习模型，能处理大量的输入特征并进行高效的分类或回归任务。 在研究中，研究人员在对外圆纵向磨削过程进行了信号采集，包括功率信号、加速度信号和声发射信号。这些信号反映了磨削过程的动态特性。通过对这些原始信号进行预处理（如滤波、标准化等）和特征提取（如计算平均值、有效值和峰值频率等），研究人员获得了反映砂轮磨损状态的多维度特征。这些特征不仅包含了时域的信息，还包含了频域的信息，有助于更全面地理解磨削过程的状态。 为了找到最能反映砂轮磨损的特征组合，研究人员采用了统计学指标来评估和优化模型的参数。这一过程可能包括特征选择、特征重要性评估等步骤，以确定哪些特征对于预测砂轮磨损最为关键。通过对比使用单一特征的预测结果，MFOF-RF模型表现出更高的预测准确性，其误差降低了30%以上，表明这种方法在砂轮磨损预测上的优越性。 研究的成果对于提高磨削加工的精度和效率具有重要意义，因为准确预测砂轮磨损可以及时进行砂轮更换，避免因砂轮磨损导致的产品质量下降或设备损坏。此外，这种基于信号监测和机器学习的智能监控方法也为未来智能工厂的自动化和无人化生产提供了技术基础，是智能制造领域的重要进展。 关键词涉及到砂轮磨损、多特征优化融合、特征选择和随机森林，表明该研究结合了机械工程、信号处理和数据分析等多个领域的知识。中图分类号和文献标志码则显示了该研究的领域属性和技术水平。这项工作是在国家科技重大专项资助下完成的，体现了其在技术发展和应用研究中的重要地位。