基于触发式测头的五轴车铣加工中心曲轴在线测量方法的研究

通过对测头进行标定,将标定值补偿测量时产生的测头触发误差,实现高精度的测量。实测表明测量精度优于20μm,满足大型曲轴零件的测量要求。     

基于GANomaly-GRU的直线电机进给系统健康诊断方法

直线电机进给系统因长期在复杂工况环境下服役导致性能及状态转移随机性更强,对其运行状态进行健康诊断,对于及时发现状态退化趋势并进行预防性维护具有重要意义.针对直线电机进给系统健康诊断中缺乏故障负样本且运行数据时序性强等问题,在分析半监督异常检测生成对抗网络(GANomaly)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络原理的基础上,提出一种新的基于GANomaly-GRU的直线电机进给系统健康诊断方法,该方法在GANomaly网络框架基础上引入GRU设计生成器、判别器和重构编码器,以避免网络出现梯度消失和梯度爆炸等问题,第四子网络采用异常样本概率模型和解码重构(Decoding Reconstruction,DR)评分在无负样本的情况下对直线电机进给系统运行状态进行健康诊断.最后在直线电机进给系统健康诊断实验平台上测试和验证该方法的准确性和快速性,并与经典的诊断方法,如异常检测生成对抗网络(Anomaly Generative Adversarial Networks,AnoGAN)、高效异常检测生成对抗网络(Ef-ficient GAN-Based Anomaly Detection,EGBAD)和无监督深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)进行对比,结果表明所提方法平均准确率分别提高了13.1％、24.0％和15.2％,诊断时间分别缩短了37、26和13 ms,表明所提方法较好地解决了直线电机进给系统故障样本数据不足和样本标记问题,对难以获取足量有效故障样本数据的复杂机械装备健康诊断具有一定的参考价值.     

提高工件表面缺陷提取鲁棒性的改进低秩矩阵恢复算法

针对传统的工件缺陷提取方法存在鲁棒性差的问题，提出一种基于同态滤波的改进低秩矩阵恢复算法。首先使用同态滤波方法增强光照分量、抑制工件反射分量，减小光照不均和工件强反光产生伪缺陷的影响；然后应用鲁棒主成分分析模型将工件表面缺陷提取问题转换为低秩背景矩阵和稀疏缺陷矩阵分离的低秩矩阵恢复问题；最后使用非精确拉格朗日乘子法对由鲁棒主成分分析模型转化的凸优化模型进行求解。以带有凹坑、划痕缺陷的轴类工件为样本，通过计算F-measure值完成方法验证，实验结果表明：在不同光照强度的实验条件下，离散傅里叶算法提取凹坑缺陷和划痕缺陷的平均F值分别为0.435 7和0.381 9；本文提出算法提取凹坑缺陷和划痕缺陷的平均F值分别为0.726 0和0.716 9，结果验证了所提算法的有效性和较高鲁棒性。     

北京同步辐射装置X光光刻束线监测系统

本文介绍了安装在北京同步辐射装置（BSRF）3B1束线上的自制同步辐射光束在线监测系统，对光束垂直位置，光斑均匀性及光刻曝光量（同步光积分光强）实现了在线监控，给出了实时在线测试结果。     

大型过程装备CFD数值模拟及分析

数值模拟方法在研究大型过程装备的性能中已经得到越来越广泛的应用,但仍有较多问题亟待解决。对于大型过程装备而言,其外形尺寸大且内部结构复杂,分析计算过程将占用巨量计算机资源,使计算时间大大延长。此外,大部分过程装备数值模拟需要附加的物理模型如湍流、燃烧、传热、化学反应、旋转、多相流和多孔介质等,使得CFD（Computational Fluid Dynamics)数值模拟过程中不仅要求解基本控制方程,还要求解相应的附加物理方程。     

基于RF-SVM的发动机缸体孔组加工质量分级监控

为实时动态监控发动机缸体顶面孔组的加工质量,提出基于随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的工序节点处加工质量分级监控模型。设计在工序间快速获取发动机缸体孔组图像的机器视觉系统,提取单缸孔7个特征参数及3个相邻孔间距;用主成分分析法对特征参数进行降维处理,建立样本集合训练孔组整体加工质量RF分级监控模型及单孔加工质量SVM分级监控模型。应用该模型对某发动机缸体顶面孔组加工质量进行在线监控,结果表明,与决策树模型、RF模型和SVM模型相比,所提模型对孔组整体加工质量分级精度可达97.778%,单孔分级精度可达99.167%,能快速响应发动机缸体制造过程质量反馈控制,可有效解决相关工程实际问题。     

加工中心在线检测的自动编程技术研究

提出了一种基于实体驱动的检测编程技术，用于数控加工中心的在线检测。以CAD为平台，利用ARX技术提取检测特征信息，通过建立检测特征路径数学模型，自动生成检测程序。在加工中心上实现基于实体驱动的在线检测。生产实际应用表明，此编程方法简单实用，提高了编程效率，可以实现加工检测一体化程序控制。     

同步辐射光监测系统

北京正负电子对撞机的3B1束线是一条专用光刻束线,光源的性能将影响光刻的质量,必须用特殊的探测方法对光源特性进行监测,为此建立了一套同步辐射光的实时监测系统。     

双摄像机光学三坐标测量系统的研究

针对点阵单摄像机轴向重复性差的问题,设计了一种正交双摄像机光学三坐标测量系统.利用冗余算法建立双摄像机的数学测量模型,完成双摄像机轴向测量误差补偿,实现高精度的空间三维坐标测量;实验采用最简的三点共线测头模式在测量距离1 500 mm处各个方向重复性优于0.1 mm,长度测量精度达到0.2 mm.     

面向袋式除尘器的大数据挖掘 XGBoost 优化算法研究

袋式除尘器在产品生命周期不同阶段,包括设计、仿真、制造、测试实验以及运维等阶段都会产生大量数据,挖掘产品大数据与其运行特性之间复杂、非线性、耦合的内在关联,为解决袋式除尘器行业设计创新、运维优化等关键共性技术提供新思路。针对袋式除尘器大数据特点,提出了一种用于袋式除尘器滤袋破损在线监测的大数据挖掘XGBoost模型,研究了基于蚁群算法的XGBoost模型参数优化方法。研究结果表明,与随机森林、BP网络挖掘模型相比,XGBoost优化模型方法准确度高,识别速度快,可解释性强。