【摘 要】
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针对数控加工过程能耗现场采集困难，难以实现精确预测的难题，提出了一种多特征数据驱动的数控铣削加工能耗预测方法。首先，对影响数控铣削加工过程能耗的特征属性进行分析，提出了多特征数据采集及处理方法；其次，运用ReliefF的特征选择算法，对能耗预测影响较大的特征数据进行筛选，确定能耗预测的输入特征数据；运用人工蜂群优化BPNN神经网络（ABC-BPNN）的算法对数控铣削加工过程进行能耗预测；最后，通过
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目—机械加工制造系统固有能效属性及其优化创建方法研究（51775392）;国家自然科学基金资助项目—多源离/在线能耗数据混合驱动的数控加工系统能效集成优化（51975432）；
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针对数控加工过程能耗现场采集困难，难以实现精确预测的难题，提出了一种多特征数据驱动的数控铣削加工能耗预测方法。首先，对影响数控铣削加工过程能耗的特征属性进行分析，提出了多特征数据采集及处理方法；其次，运用ReliefF的特征选择算法，对能耗预测影响较大的特征数据进行筛选，确定能耗预测的输入特征数据；运用人工蜂群优化BPNN神经网络（ABC-BPNN）的算法对数控铣削加工过程进行能耗预测；最后，通过某工件表面铣削加工案例对所提的方法进行验证，并进行算法对比，说明了所选方法的有效性。
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