【摘 要】
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目前,针对薄壁件铣削加工过程中的颤振识别问题,普遍采用传感器信号进行判别与预测,而没有建立颤振特征与加工表面的相关联系.本文利用图像处理与模式识别技术,通过铣削表面图像实现薄壁件加工状态的精确辨识与预测.首先,设计了混合滤波方案,实现了采集图像的预处理;然后,通过改进的局部二值模式和灰度共生矩阵提取图像的颤振纹理特征,并以K近邻分类算法对铣削加工过程中采集的图像进行预测和识别.实验结果表明:该模型辨识的准确率为95.5％,算法平均运行时间为0.069 s.实验结果验证了该方法具有较高的辨识准确率,同时满足
【机 构】
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哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨150080
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目前,针对薄壁件铣削加工过程中的颤振识别问题,普遍采用传感器信号进行判别与预测,而没有建立颤振特征与加工表面的相关联系.本文利用图像处理与模式识别技术,通过铣削表面图像实现薄壁件加工状态的精确辨识与预测.首先,设计了混合滤波方案,实现了采集图像的预处理;然后,通过改进的局部二值模式和灰度共生矩阵提取图像的颤振纹理特征,并以K近邻分类算法对铣削加工过程中采集的图像进行预测和识别.实验结果表明:该模型辨识的准确率为95.5％,算法平均运行时间为0.069 s.实验结果验证了该方法具有较高的辨识准确率,同时满足颤振预测及检测的实时性需求,对薄壁件铣削加工状态的识别及智能加工具有良好的指导意义.
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为提高滚珠丝杠副的定位精度,提出了一种复合载荷作用下考虑滚珠几何误差的双螺母滚珠丝杠副载荷分布模型,分析了在不同轴向载荷和径向载荷复合作用下所有滚珠接触载荷分布状况,在此基础上分析了滚珠几何误差对滚珠动静态接触载荷分布的影响.仿真分析结果表明:本文提出的载荷分布模型对提高滚珠丝杠副的位置精度预测及其定位误差补偿有较好的参考意义.
为充分利用信号的时序相关性特征,增强模型对数据信息的全面挖掘能力,以进一步提高卷积神经网络(CNN)诊断精度,本文将CNN与善于处理数据时序相关性特征的门控循环单元(GRU)相结合,提出了一种新的齿轮箱故障诊断模型.CNN通过端对端的方式提取数据空间特征,并将提取的特征作为GRU的输入进一步提取时空特征,最后将GRU提取的时空特征作为SoftMax的输入进行故障识别.两组齿轮箱实验数据分析结果显示:平均故障诊断精度分别可达99.86％和99.85％,与其它现有模型的结果对比体现了本文模型的有效性和优越性.
为合理预测考虑适用性的大跨桥梁主梁动态可靠性,利用主梁控制监测点的动态极值挠度信息,建立了多维Gaussian Copula技术、多变量贝叶斯动态线性模型(MBDLM)以及一次二阶矩(FOSM)方法相融合地考虑控制点变形失效非线性相关的大跨桥梁主梁体系动态可靠性预测方法.采用某大跨桥梁主梁3个控制监测点的动态监测极值挠度数据进行验证分析,研究表明:考虑适用性的控制监测点变形失效非线性相关的主梁动态可靠性预测值较不考虑控制监测点变形失效非线性相关性所得结果大,说明不考虑失效动态非线性相关性所得结果偏保守.
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针对现有数控机床故障模式影响及危害分析(FMECA)中分析因素少、未考虑因素间相互影响、各因素权重相同等问题,将网络层次分析法(ANP)和数据包络分析OCD模型应用于数控机床使用阶段FMECA的研究,以各因素打分作为输入指标,以经济损失作为输出指标建立OCD模型,并得到各故障模式的效率值,进而提出一种计算风险优先数RPN的新方法,根据(RPN)值得到故障模式的危害度排序.以某型数控机床为例,应用该方法对其进行故障模式影响及危害性分析,验证了该方法的有效性.
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