【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第10期 345-349页,共6页

【作 者】： 李诚 ; 张宏烈 ; 赵鑫

【摘 要】 机械加工过程优化控制，通过控制图模式智能识别过程。由于控制图是一种反映加工质量的工具，受多种因素影响，加工过程具有时变性、非线性等特点，传统线性方法无法识别特点，控制图识别正确率较低。为了提高了控制图识别正确率，将多种智能方法组合在一起，提出一种混合智能算法的控制图识别模型（WA—PCA—PSO—SVM）。首先采用小波变换对数据进行分解和重构，消除数据中的“噪声”，然后采用主成分分析提取控制图样本的关键特征信息，降低分类器复杂度，最后采用粒子群算法优化SVM建立控制图分类器。仿真结果表明，WA—PCA—PSO—SVM可以准确的控制图变化规律，克服了传统模型的缺陷，提高了控制图模式识别的正确率，识别结果符合生产的实际情况。