基于贝叶斯网络的数控机床故障诊断研究

在分析数控机床故障诊断技术发展现状及数控机床故障特点的基础上,以数控车床的工件质量品质因素为对象构建贝叶斯网络,开发了基于贝叶斯网络的故障诊断系统,进行了数控机床故障诊断实验.实验结果表明:基于贝叶斯网络的故障诊断系统能够有效地预测加工中的故障现象.     

基于贝叶斯网络的智能装配技术

为了弥补智能装配包含装配因素不完整的缺陷,在得出了常用零件装配推理算法的基础上,构建了基于装配推理的贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN),通过概率推理对未知装配体进行推理装配约束.针对训练样本多而杂的问题,构建了零件识别库,使其对样本零件的特征进行识别和归类,从而提取出与BN相适应的样本,进而提高了BN推理结果的准确性.对UG进行二次开发,运用基于贝叶斯网络的装配推理模型和识别库构建了智能装配系统.实验证明:文中算法具有更高的准确性、高度的拟合性和很强的学习性.     

基于动态贝叶斯网络的液压系统可靠性研究

液压系统组成结构复杂且维修难度高,因此进行液压系统的可靠性评估对企业生产安全有着重要作用。结合故障树和动态贝叶斯网络建立评估模型对液压系统进行可靠性分析。利用动态贝叶斯网络的推理功能得出液压系统可靠度和可用度随时间推移的变化规律,并实现液压系统故障诊断,识别关键故障因素源。液压系统的可靠度会随时间推移而逐渐降低,但定期的维修可以使液压系统的可用度在较长一段时间内维持在很高水平。实验结果为液压系统的日常维护和修理策略提供了借鉴。     

故障诊断技术在轧机维护中的应用

轧机传动系统的故障类型繁杂且造成的损失巨大，故障诊断技术已成为对其维护、维修的重要手段。介绍了轧机常见的故障类型，阐述了当前故障诊断技术的发展概况、最新研究进展、及其在轧机上的应用前景。     

基于液压系统仿真数据的贝叶斯网络结构优化

液压系统是一个典型的高度非线性系统,系统各回路之间相互干涉,使其失效形式、故障机制复杂多样;系统内部动力传递封闭,参数可测性差,故障信息难以提取,导致液压系统故障诊断困难。尤其在缺少系统模型、专家知识、先验概率的一些实际应用中,传统的故障树-贝叶斯网络诊断方法无法有效应用。针对这种应用场景,提出基于仿真数据挖掘的贝叶斯网络学习,通过BNFinder软件对仿真数据进行处理及运算,优化贝叶斯网络结构,提高故障诊断的效率。     

基于贝叶斯网络的3D打印产品可靠性评估

为评估3D打印产品的可靠性,将最终打印产品的性能包括强度、疲劳性等作为直接指标,找出对这些直接指标有影响的工艺参数,确定三者之间的逻辑关系,将之映射为贝叶斯网络,利用其多态性和不确定性方面的优势对可靠性进行定量评估。基于所建立的贝叶斯网络,通过正向推理计算不同工作性能要求下的可靠性,再通过反向推理,计算在满足可靠性条件的情况下,工艺参数对于各性能指标的影响程度。研究结果为指导工艺参数乃至材料的选择有一定参考意义,也提出了一种更全面有效评价3D打印产品可靠性的新方法。     

厚板T形接头焊接位置自主决策贝叶斯网络的实现

提出了一种基于贝叶斯网络模型的厚板T形接头GMAW焊接位置的实时自主决策方法。该方法首先根据视觉传感获得的坡口轮廓特征信息,将焊脚要求和当前填充状态转换为视觉描述特征,实现上述信息的实时判定,利用实时识别的焊缝轮廓特征点、判定的焊接状态建立贝叶斯网络模型,并依据焊接经验设计先验概率计算方法,利用自适应重要性抽样算法,基于最大后验概率准则实现焊接位置实时决策。 结果表明,与层次分析法的对比,提出的该模型能满足不同厚度T形接头多道焊焊接位置实时自主决策要求,具有更高的决策稳定性,对伪特征点的抗干扰能力强,其决策结果与依据焊接经验实施的决策结果一致,正确率约为95%。 该方法能提高焊接效率,同时可为提高厚板GMAW自动化焊接水平提供实现的途径。 创新点： (1)根据视觉传感获得的坡口轮廓特征信息,将焊脚要求和当前填充状态转换为视觉描述特征,实现上述信息的实时判定。 (2)利用实时识别的焊缝轮廓特征点、判定的焊接状态建立贝叶斯网络模型。 (3)依据焊接经验设计了贝叶斯网络中相应节点的先验概率计算方法。     

利用贝叶斯网络的注射模修模工艺方案推理

针对注射模试模中缺陷的成因分析和解决方法的选取过程过于依赖于工程师的主观经验,因而具有极大的主观性和不确定性。基于贝叶斯网络,建立了注射模修模的经验模型。实验表明,这种模型能够为修模提供有效的解决方案作参考,有利于提高修模的效率和质量。     

基于改进贝叶斯分类的电机轴承故障诊断系统研究

针对电机轴承故障诊断模型构建时间长、准确率不高的问题,提出一种基于改进贝叶斯分类的故障诊断方法。首先通过小波包变化、粗糙集及主成分分析方法分别构造原始故障特征集、降维后的故障特征集,再将原始故障特征集和降维后的故障特征集输入到改进贝叶斯分类模型中实现故障诊断,以此为基础设计一套交流发电机轴承故障诊断系统。最后以国内车辆车载电机轴承振动数据为依据,将改进贝叶斯分类方法和神经网络及最小二乘支持向量机方法作对比分析,结果表明：改进贝叶斯分类方法建模时间更短,故障诊断准确率更高。     

柴油机故障诊断系统的研究

为实现对柴油机的不解体检测和工况监测,研究开发了一种基于PC/104嵌入式计算机的柴油机故障诊断系统。介绍了系统结构、工作原理及PC/104嵌入式计算机的功能和特点,在6135型柴油机上的测试结果表明,系统能有效地对运行中的柴油机进行状态监测和故障诊断。     

轴类零件智能化矫直加工技术的研究

利用金属塑性变形后产生残余变形的原理对需矫直工件主动加载可实现轴类零件的塑变矫直。文章采用非线性有限元法研究了杆类零件的塑性矫直过程,在此基础上提出一种新型的矫直加工方法并设计了原理样机,机构运动由4个步进电机驱动,兼具工件尺寸检测和矫直加工功能。考虑到塑性变形受工件的长度、直径、材质等非线性因素影响,难以建立精确的解析模型进行控制,在总结人工操作经验的基础上,设计了以需矫直零件的塑性变形量及其变化量作为输入,以加载量为输出的具有自学习功能的二维模糊控制器,通过智能控制方法达到减小误差和提高工效的目的。矫直原理样机上的实验表明,矫直控制精度可达到0.04mm。     

Rough集在智能维修决策支持系统中的研究与应用

介绍了基于Rough集理论的知识表达及知识获取方法.通过深入研究Rough集的相关理论,发现了分辨矩阵的若干有用性质,利用这些性质使Rough集理论中的求核与约简问题得以解决.并且将所得结果应用于智能维修决策支持系统中,建立了基于Rough集理论的维修资源配置知识的表达、获取和应用体系,提高了智能维修决策支持系统的智能决策水平.进而重点讨论了有决策信息系统的约简与规则获取的问题.最后以维修资源配置决策过程为例证明了所得结果的有效性.     

装备维修技术体系初探

针对当前装备维修技术的发展现状,提出了装备维修技术体系。该技术体系包含5大类、3个层次,涵盖了健康管理、故障诊断与评估、损伤修复、维护保养、维修信息化等多方面技术内容。先进检测技术、智能自修复技术、虚拟维修技术、现场应急维修技术等多个技术领域已经成为维修技术的重要发展方向,大力发展绿色维修技术、促进多学科的交叉融合,注重应用基础研究,是促进装备维修技术发展的重要途径。     

液压油管机器人智能焊接关键技术研究

针对现有液压油管手工焊接存在的焊接效率低、焊缝成型差、工作环境恶劣等方面的问题,开展面向液压油管的机器人智能焊接技术的研究。通过已搭建的整套机器人弧焊平台,开展机器人焊接工艺试验、焊缝跟踪技术、柔性工装夹具设计等3方面的研究,目前部分研究成果已应用于实际生产。     

航空维修用手持式智能超声探伤仪的研制

针对海军飞机原位探伤需要,应用超声检测和计算机技术,采用嵌入式系统,结合C语言编程,研制了手持式智能超声探伤仪,并对某型直升机尾桨叶大梁裂纹试件进行了探伤试验.结果表明仪器达到了设计要求,可用于海军各型飞机的超声探伤.     

智能化泵车臂架电液操控技术的开发与研究

混凝土泵车臂架系统是一组具有多冗余度的机构,利用人工进行操作时很难实现自动连续浇筑.利用机器人技术、虚拟障碍技术、插补算法等规划混凝土泵车自动浇筑时各臂架的运动轨迹,利用电液比例控制系统进行智能化控制.对混凝土泵车自动浇筑过程进行运动学和动力学仿真,对各臂架电液控制系统进行建模分析及优化设计.动力系统的联合仿真结果表明,泵车的浇筑口能够很好地沿着根据虚拟浇筑环境自动规划的浇筑轨迹进行浇筑.     

基于贝叶斯神经网络的焊缝跟踪方法

针对目前存在的焊缝跟踪算法复杂程度高和对图像要求较高的问题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的焊缝跟踪方法.利用坡口形式为“V”形的样本数据对网络进行训练和仿真,并且研究了该方法的抗干扰能力.结果表明:引入修正项可大幅度地提高网络的泛化能力,其识别精度和抗干扰能力明显高于传统神经网络.     

基于CATIA/CAA液压试验设备导管智能铺设技术研究

针对目前航空企业液压试验设备导管铺设存在的问题,通过对导管布局特点、工程规范和设计人员的布管经验进行归纳和总结,形成以CATIA为平台的液压试验设备导管铺设的专家系统软件.该软件基于CAA-RADE,以Visual C++为编程工具,实现了液压试验设备导管的智能铺设,并且能够自动输出导管制造环节所需的信息,具有很大的工程实用价值,对全面实现液压试验设备导管的数字化设计和制造有很大的推动作用.     

热处理智能技术

本文从热处理技术创新、热处理智能控制、热处理设备CAD和热处理生产管理四方面概要归纳了热处理智能技术目前所包含的内容和可预期的目标，提出了热处理智能技术的基本框架。