面向多源传感器的滚动轴承多层自助最大熵法故障状态诊断

为了提高多种因素对滚动轴承故障诊断效果的影响,提出了一种面向多源传感器信号融合的滚动轴承多层自助最大熵法故障诊断方法。通过量化分析径向与轴向载荷、转速、温度参数引起的振动状态变化,为判断轴承性能与疲劳寿命提供了可靠的依据。研究结果表明：振动样本获得了几乎相同的概率密度函数,判断轴承振动特征主要与径向载荷存在较大关联。轴承载荷和转速对轴承振动状态产生了相近的效果。振动状态与径向载荷、转速、轴向载荷、温度之间的作用指标依次为0.742 6,0.291 4,0.292 6,0.243 7,判断轴承载荷度振动状态产生了最重要影响。该研究对滚动轴承早期故障排查以及运行稳定性优化具有很好的实际指导价值,也可拓宽到其它的机械传动领域。     

基于乏信息融合技术的机床加工误差的调整方法

基于融合隶属函数法、最大隶属度法、滚动均值法、算术平均值法和自助法,提出一种乏信息融合技术,以实现机床加工误差的调整。首先运用乏信息融合技术融合机床试加工时输出的小样本数据,获取机床试加工时工件的估计真值,以调整机床的加工误差,使工件满足质量要求;然后获取机床调整后输出的小样本可靠数据,运用模糊集合理论,在给定的置信水平下,预测可靠数据的估计区间。仿真和试验结果表明：运用乏信息融合技术,可实现对机床加工误差的调整。调整后的机床是可靠的,验证了运用乏信息融合技术调整机床的可行性。     

基于最大熵法的车辆零部件可靠性分析

采用最大熵法、可靠性设计理论和工程概率设计技术研究了随机参数服从任意分布的可靠性设计问题.在对随机变量统计的基础上,运用信息熵的概念和最大熵原理,建立了随机变量的概率密度函数和结构失效概率模型,给出了零部件可靠性状态函数的前四阶矩值,采用最大熵法得出最少带有人为偏倚因素的概率密度函数的估计函数,进而获得车辆零部件的可靠度,并与蒙特卡罗方法和四阶矩方法的计算结果进行比较,获得了一致的设计结果.为车辆零部件的可靠性设计提供了理论参考.     

基于灰熵法的柔顺机构多响应稳健优化设计

针对柔顺机构的刚柔特性及结构参数与响应特性之间存在相关性不确定,导致其多响应权重难以确定的问题,提出灰熵法应用到柔顺机构的多响应稳健优化设计过程中,选取单边混合型柔性铰链为研究对象,结构参数作为可控因子进行稳健设计,采用有限元分析得到仿真试验结果。然后根据柔度的望目特性构造出多目标函数,进行回归分析得出各柔度信噪比与结构参数之间的拟合关系,建立了灰熵模型,利用熵权法计算各柔度的权重,并采用灰色关联法进行修正。最后将不同权重确定方法下的最优结构参数组合、各向柔度及其信噪比进行比较,验证了灰熵法的可行性。     

基于最大熵法的波浪浮标方向谱反演算法

文章详细介绍了基于最大熵法的波浪浮标方向谱反演算法,并在其基础之上提出了一种新的改进方法。该方法通过引入遗传算法有效解决了雅可比矩阵病态化条件下的方向谱反演。最后,通过仿真模拟和波浪骑士实测数据对算法的有效性进行了验证。     

基于最大熵原理与欧氏距离的机床主轴系统的退化分析

采用最大熵原理和距离函数对M1432B磨床工件主轴X2方向进行了退化分析,首先采用最大熵原理获得4—10月份振动信号精确的概率密度分布,然后采用距离函数中的欧氏距离对4—10月份概率密度分布的变化进行计算,结果表明M1432B磨床工件主轴X2方向发生了微小的退化。     

基于最大熵准则的加工过程神经网络建模

传统BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的是均方误差准则。为了改进BP算法的不足,提出基于最大熵准则的BP算法,并应用于加工过程的神经网络建模。仿真表明：基于最大熵准则的BP神经网络建模,其辨识精度优于一般BP算法神经网络建模。     

基于最大熵的磨削状态判别方法

根据声发射磨削状态检测技术,基于最大熵理论,提出一种利用少样本进行磨削深度识别的方法。该项研究对于实现高精度曲线磨削提供了理论方法。通过磨削试验,证明了所提方法的有效性。     

机床调整参数误差对螺旋锥齿轮齿面形状误差影响的研究

通过齿面点离散的方法,评判机床调整参数误差对螺旋锥齿轮齿面误差的影响程度,进一步分析齿面形状变化趋势,指出了由于齿面误差引起啮合区位置偏移,从而导致的不良啮合状态,为机床误差补偿及提高螺旋锥齿轮的制造精度提供了依据.     

基于最大熵的磨削状态判别方法

针对磨削进给量反馈控制速度要求以及均方差计算样本数大的问题,基于最大熵理论,提出了一种利用少样本进行磨削状态判别的方法.在磨削试验基础上,研究了不同样本数对于磨削状态概率分布估计的均方差,给出了磨削状态识别合理的样本数,验证了最大熵方法的有效性.     

用灰自助泊松方法预测滚动轴承振动性能可靠性的变异过程

将灰自助原理融入泊松过程,提出灰自助泊松方法,以预测滚动轴承振动性能可靠性的变异过程。凭借时间序列的计数过程,在短时间区间内获取轴承振动表现出的变异强度的极少量原始信息;经过对变异强度原始信息的自助再抽样,模拟出变异强度的大量生成信息;用灰预测模型处理生成信息,获取变异强度估计值;用泊松过程表征可靠性函数,实时预测轴承振动性能可靠性的变异过程。轴承振动时间序列可靠性的试验研究表明,性能可靠性变异状态可以被真实描述,预测值与检验值具有很好的一致性。     

基于最大熵原理的平面研抛工艺参数优化

提高光学零件研抛加工精度的关键是优选工艺参数。对此提出一种基于最大熵原理的平面研抛工艺参数优化方法。建立了工件研抛信息熵的数学表达式并给出了相关的物理解释,并对定偏心平面研抛工艺参数优选进行了数值模拟计算。研究结果表明,在定偏心平面研抛中,选择工件与研抛盘同方向等速转动可以使工件表面材料去除均匀,选择较大的偏心率可以提高加工效率,同时应实时修整研抛盘以减小研抛盘磨损对工件加工精度的影响。     

机床调整误差对螺旋锥齿轮齿面影响的研究

根据准双曲面大轮成形法加工原理及Denavit-Hartenberg齐次变换矩阵,建立准双曲面大轮凸面的齿面方程,并对齿面进行网格划分,推导出齿面误差的求解模型,最后根据实际加工中大轮的加工参数,仿真研究了各个调整参数扰动时的差曲面图。结果表明:垂直刀位与齿形角对齿面的面锥与小端附近的误差比较敏感;水平刀位与水平轮位对齿面的根锥与大端附近的误差比较敏感;轮坯安装角对齿面的面锥与大端附近的误差比较敏感。     

基于数理统计选择加工机床的方法

加工具有位置度公差要求的孔,选用加工机床时应保证一定的合格率.应用数理统计理论并结合位置度公差带的概念,导出了孔的位置度公差和机床加工坐标公差之间的量化公式,阐述了根据位置度公差选择加工机床的方法.     

结构动态可靠性分析的最大熵方法

由于材料特性、外部载荷和部件老化等时变不确定性因素的存在,结构的可靠度是时间的函数并随服役时间降低的。基于结构响应的极值,提出了一种动态可靠性分析的最大熵方法。该方法将输入随机过程进行离散化,使极限状态函数只含有随机变量和时间参数。利用拉丁质心Voronoi抽样技术获取抽样样本,求出目标时间区间内极限状态函数的极值。利用最大熵原理拟合极值分布,将时变可靠性问题转化为时不变问题,求解动态可靠度。利用工程算例验证了所提方法的有效性。     

基于组合赋权的机床加工工艺参数多目标综合决策方法

针对机床加工过程的复杂性,提出了考虑传统决策指标和资源环境属性决策指标的多目标决策方法。依据层次分析法和指标相关性的指标权重确定方法对各指标进行主客观组合赋权,采用TOPSIS设定正负理想序列,分别采用欧氏距离法和灰色关联法对各实验组(工艺参数组合)进行排序,剔除两种方法下排序差异大的方案,得到了折中的最优工艺参数。最后,以平面磨床磨削实验为例对该方法进行了论证。     

数控机床几何误差特性及其测量方法研究

分析了数控机床几何误差和定位误差的异同。指出了数控机床定位误差测量的前提条件是误差值要表示为指令位置点坐标的函数,从而进一步明确了数控机床满足这一条件的基本要求。在此基础上,提出了数控机床末端定位误差的基本特性是相对性、位置依赖性、连续性。并用试验的方法验证了以上特性,为数控机床的误差测量、误差补偿提供了理论依据和实践方法。     

熵值法在滚动轴承选型灰色优化决策中的应用

运用灰色理论中的多目标局势决策方法对轴承的类型进行优选,根据要求的目标和用途对各种轴承类型的评价因素进行了研究和分析,引入熵值法来确定目标的权重.通过实例表明,添加熵值权重的多目标灰色决策方法是一种合理、可行、有效的新型决策方法.     

基于灰色残差修正模型的机床切削力预测与仿真

介绍了一种基于灰色残差修正模型的机床切削力预测的建模方法。仿真结果表明,这种新的建模方法具有较高的精度,为高度复杂的非线性模型化提供了一条新途经。此方法利用某一机床厂具体的数据进行硷验,得到了满意的结果。