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在高速铣削加工中，为了判断更换刀具的最佳时间，迫切地需要对刀具的剩余使用寿命进行准确地预测，但预测中常常会存在历史数据不足的问题.因此，本文提出了一种解决小样本空间的刀具剩余使用寿命预测方法.该方法基于支持向量回归(SVR)方法，通过随机分形搜索(SFS)算法优化模型中的关键参数.相比于传统方法，本文所采用的方法可获得更优的模型参数和更快的收敛速度.最后，将所采用的方法与隐马尔可夫模型(HMM)方法进行比较，平均精确度由0.627 7提高至0.819 9,为刀具的更换提供了可靠的参考. 相似文献
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