融合集成模型与深度学习的机床能耗识别与预测方法

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摘要 ： 针对能耗过程识别方法存在的多源影响、高质量特征提取与选择以及复杂性和非线性等问题，提出了一种融合集成模型与深度学习的机床能耗识别与预测方法。以数控铣削加工为例，建立基于不同切削时段的能耗模型，并通过小波变换进行信号预处理。利用预处理信号对融合随机森林（RF）与长短时记忆（LSTM）神经网络的模型（RF-LSTM模型）进行训练和能耗预测，同时利用RF识别切削阶段，实现能耗分类预测。（剩余17221字）

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