基于小波包分解与支持向量机的金刚笔钝化识别研究

金刚笔修整器的钝化导致所修整砂轮廓形恶化,对磨削质量产生严重影响.本文研究了基于声发射的金刚笔钝化识别,利用小波包分解频带能量提取特征量,通过支持向量机(SVM)进行钝化的分类识别.试验结果表明,与常用的人工神经网络相比,该方法在小样本的情况下也具有良好的识别效果,适合于实际应用.     

基于ANSYS的国产数控机床高速电主轴的仿真分析

为了研究国产数控机床高速电主轴的静、动态性能,通过ANSYS分析软件建立了电主轴的简化有限元模型,对电主轴的静、动态特性参数进行了数值仿真分析;并采用实验模态测试技术验证了有限元模型的有效性和准确性;在此基础上,分析了电主轴支撑跨距对电主轴动态性能的影响规律,确定了电主轴跨距的最优范围.结果表明,有限元仿真与实验模态测试结合,能有效分析电主轴的动态性能,并实现结构的优化.     

基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型鲁棒性差的问题,在一维卷积网络的基础上,提出基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型。相比传统卷积神经网络诊断模型,该模型具有多个输入层,初始输入层为原始信号,以最大化地发挥卷积网络自动学习原始信号特征的优势;同时可将谱分析数据在模型任意位置输入模型,以提升模型的识别精度和抗干扰能力。通过滚动轴承模拟试验,进行可行性和有效性验证,同时与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和典型的卷积神经模型进行对比,证明了所提出模型的优势;向测试集中加入噪声来检验模型的鲁棒性,并且运用增量学习方法提升模型在强噪声环境下的识别性能;通过滚动轴承故障实例,验证模型的识别性能和泛化能力。试验结果表明,所提出的模型提升了传统卷积模型的识别率和收敛性能,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

Fuzzy ART神经网络在统计质量控制中的应用

FuzzyART是在ART神经网络的基础上发展出的一种无导师学习型神经网络技术,将之引入到工序质量控制过程中,通过应用FuzzyART网络对生产过程质量数据直方图进行聚类分析,实现对生产过程异常状态的自动判别,得到了令人满意的结果。尤其在捕捉突发异常方面较之有监督学习神经网络有着很大的优势。     

基于ARIMA的磨削颤振预测方法

磨削颤振会加剧砂轮的磨损并对磨削加工质量造成严重影响,甚至会对磨床本身造成破坏。为了避免磨削颤振的发生,提高磨削加工效率,通过对磨削过程振动信号进行分析,提取固有频率频带能量百分比R作为磨削颤振的特征量,提出一种基于自回归积分移动平均( autoregression integrated moving average, ARIMA)模型的磨削颤振预测方法。试验结果表明：在磨削过程中,固有频率频带能量会随着磨削状态的变化而变化,利用稳定磨削状态下的固有频率频带能量百分比建立 ARIMA预测模型,预测结果与真实值十分接近,能够准确预测磨削颤振的发生。     

利用轴承状态信息的维修决策

针对当前机床轴承的可靠性评估不涉及使用过程中状态特征量的特点,提出了基于状态量监测维修的视情维修决策。首先,通过加速度传感器采集轴承的运行状态信息。然后,对其提取均方根、频率中心等状态特征量,并建立了以威布尔分布为失效率函数的比例风险模型( Weibull proportional hazard model, WPHM),再通过牛顿迭代法结合同类型部件的寿命数据估算出风险模型中的3个参数。最后,建立了基于威布尔比例风险模型的维修时机决策模型,利用同类型部件寿命数据确定维修的失效阈值,根据此阈值即可进行维修决策。结果表明：该决策能够明显提高机床轴承的可利用率,最大程度地发挥机床的有效寿命。     

基于切削稳定理论的铣削材料去除率

针对铣削加工,为保证切削效率,建立主轴转速、轴向切深和径向切深的三维稳定性极限图,以工件材料最大去除率为优化目标,合理选择切削参数,从而在保证切削加工质量的前提下,更快、更好地完成铣削加工.仿真结果表明:由于不同铣削系统的动态特性不同,稳定条件下最大材料去除率随径向切削深度的增大的变化趋势差异明显,因此,需要对不同系统进行具体分析,才能找到切削参数的最佳匹配.     

JDF数字化印刷工作流程生产调度

为了使JDF数字化印刷工作流程更加流畅,设备的利用率更高,给出了整个JDF数字化印刷生产的网络化集成调度的实现过程,包括设备参数的获取、调度以及设备如何得到计算好的排产信息3个步骤.调度部分采用遗传算法确定活件的开工次序和开工时间,并通过一个算例证明了算法的可行性.     

数字化印刷工作流程中的油墨预置技术

为了使JDF(job definition format)数字化印刷工作流程中油墨预置更加准确,根据胶印机中的油墨转移,对墨键开度和印张实地密度值的关系进行了理论分析;并结合油墨预置试验,拟合出墨键开度与印版网点面积率的关系曲线;在流程中用程序语言实现该关系的算法,从而实现油墨预置.结果表明,与传统油墨控制技术相比,该技术缩短了胶印机开机后的调整时间,量化了油墨预置数据,提高了印刷效率,降低了印刷成本.     

LabVIEW中人工神经网络计算的实现与应用

介绍了利用MATLABScript节点和调用动态链接库(dll)在LabVIEW中进行人工神经网络计算的方法,通过动量BP算法的实例说明了各自的实现流程,并比较了两者的优缺点和应用范围。利用dll调用在基于LabVIEW的加工状态网络监测系统中实现了金刚笔钝化状态的自动识别,取得了良好的效果。