基于CBAS-ELM算法的切削过程能耗仿真预测方法

摘要

本发明公开了基于CBAS‑ELM算法的切削过程能耗仿真预测方法，属于数控机床能耗预测技术领域。该方法针对天牛须算法存在的收敛慢，求解精度低，易陷入局部最优等问题，采用混沌优化算法中的logistic映射对天牛须算法进行改进，利用混沌扰动产生的混沌变量进行搜索，以减少天牛须算法随机搜索解；改进后的天牛须算法在迭代的第一部分使用混沌扰动机制执行全局搜索，而迭代的后半部分则基于原始行为执行局部搜索，从而加快收敛速度。进一步的，针对极限学习机的权重和阈值是随机生成的导致的ELM网络不稳定，预测精度低的问题，本申请使用改进后的天牛须算法来优化ELM权重和阈值从而提高了ELM的稳定性，进而提高了预测精度。