第44卷第4期2023年4月激光杂志LASERJOURNALVol.44,No.4April,2023http∶//www.laserjournal.cn收稿日期:2022-07-11基金项目:河北省自然科学基金青年项目(No.F2021109003)、邯郸市科技局项目(No.21422901167)、邯郸市科技局项目(No.21422301163)、邯郸学院校级项目(No.16215)作者简介:韩翔宇(1987-),女,硕士,讲师,研究方向:物流优化分析,工业工程。激光增材制造零部件故障自动分类方法韩翔宇1,刘艳辉1,李娜1,李宏1,陈晨21邯郸学院,河北邯郸056005;2河北水利电力学院,河北沧州061000摘要:不同状态下的零部件故障特征不同,为了准确分辨零部件故障,为解决故障提供依据,提出了激光增材制造零部件故障自动分类方法。基于阶次分析原理提取了激光增材制造零部件的故障特征,并获取了零部件故障特征向量;利用支持向量机中的一对一分类方法,对获取的零部件故障特征进行分类,基于分类结果对其进行校正,达到提高故障分类精度的目的,最终实现激光增材制造零部件故障自动分类。通过对该方法进行内圈故障和外圈故障两种不同状态下进行分类识别效果测试,验证了该方法具有较高的激光增材制造零部件故障分类准确性。关键词:激光增材制造;零部件;故障分类;支持向量机;特征提取中图分类号:TN911文献标识码:Adoi:10.14016/j.cnki.jgzz.2023.04.245AutomaticclassificationmethodoflaseradditivemanufacturingcomponentfaultsHANXiangyu1,LIUYanhui1,LINa1,LIHong1,CHENChen21HandanUniversity,HandanHebei056005,China;2HebeiUniversityofWaterResourcesandElectricEngineering,CangzhouHebei061000,ChinaAbstract:Thefaultcharacteristicsofpartsindifferentstatesaredifferent.Inordertoaccuratelydistinguishthefaultofpartsandprovideabasisforsolvingthefault,anautomaticfaultclassificationmethodofpartsinlaseradditivemanufacturingisproposed.Basedontheprincipleoforderanalysis,thefaultfeaturesoflaseradditivemanufacturingpartsareextracted,andthefaultfeaturevectorofpartsisobtained;Theone-to-oneclassificationmethodinsupportvectormachineisusedtoclassifytheobtainedfaultfeaturesofparts,andcorrectthembasedontheclassificationre-sults,soastoimprovetheaccuracyoffaultclassification,andfinallyrealizetheautomaticfaultclassificationofpartsinlaseradditivemanufacturing.Bytestingtheclassificationandrecognitioneffectofthismethodintwo...
