基于偏最小二乘回归的运动机构装配质量关键控制点判定方法

为提高复杂运动机构装配质量,提出了一种基于偏最小二乘回归(PLSR)的运动机构装配质量关键控制点判定方法。基于"功能—运动—动作"的结构化分解方法,定义了元动作和元动作链的概念;将元动作链中最后一个元动作输出运动参数作为装配质量的分析对象,以状态空间模型和分层迭代法为工具构建元动作链动力传递模型,建立装配质量分析对象与各级元动作内部影响因素之间的联系;利用PLSR解决各级元动作内部影响因素之间的多重共线性和样本数据过少的问题,并且以变量投影重要性指标衡量影响因素重要程度。最后,以砂轮架X轴进给运动下的元动作链为例,证明了该方法能有效地提取出与装配质量最密切的影响因素。     

面向数控机床装配精度预测的元动作误差建模技术

装配是保证产品质量的重要环节,而装配精度是装配过程的重要度量指标。为预测数控机床最终装配精度,利用"功能-运动-动作(Function-Movement-Action,FMA)"的功能分解原则对机床的装配过程进行结构化分析,将机床分解至基本动作单元-元动作;构建基于元动作的装配误差传递层次架构图,清晰地表达了各装配单元间的装配关系及几何特征之间的逻辑关系;以几何特征误差在装配过程中的传递与积累为基础,构建多层次状态空间模型预测数控机床最终装配精度;以某数控加工中心的Z轴进给功能装配单元为例,验证了该方法在机床装配误差预测中的可行性。     

[装配技术]基于偏最小二乘回归的运动机构装配质量关键控制点判定方法

为提高复杂运动机构装配质量，提出了一种基于偏最小二乘回归（PLSR）的运动机构装配质量关键控制点判定方法。基于“功能—运动—动作”的结构化分解方法，定义了元动作和元动作链的概念;将元动作链中最后一个元动作输出运动参数作为装配质量的分析对象，以状态空间模型和分层迭代法为工具构建元动作链动力传递模型，建立装配质量分析对象与各级元动作内部影响因素之间的联系;利用PLSR解决各级元动作内部影响因素之间的多重共线性和样本数据过少的问题，并且以变量投影重要性指标衡量影响因素重要程度。最后，以砂轮架X轴进给运动下的元动作链为例，证明了该方法能有效地提取出与装配质量最密切的影响因素。     

元动作装配单元误差源及误差传递模型研究

机械产品装配误差源和误差传递规律分析,是装配精度预测与控制的前提工作。在对数控机床进行结构化分解至元动作的基础上,提出了元动作装配单元的概念。针对元动作装配单元层面影响装配质量的因素,将装配过程的误差源分为位置误差、形状误差、装配位置误差等五类误差源;建立各类误差源及其误差评价的统计模型;分析误差在零件间、零件内两特征间的传递和相互作用,构建误差传递链图、误差传递网络对五种误差源与配合误差进行形象化表达。综合误差传递链接图,建立面向整个产品误差传递及装配功能表达的装配误差网络图模型,为方便误差传递网络图中各类误差传递模型的计算与存储,又进一步构建了面向整个产品装配误差传递的链接矩阵。以某加工中心连续分度转台蜗杆转动元动作装配单元装配为例,验证误差源表达和误差传递模型的有效性。     

可靠性驱动的装配过程建模及预测方法

为解决现有产品装配过程可靠性控制点难以确定的问题,提出产品基本运动功能的“运动功能-运动-元动作”结构化分解思路,并通过分析各元动作可能的故障及与可靠性相关的影响原因,确定了装配过程可靠性控制点。为预测装配过程可靠性数据,在确定可靠性控制点的基础上,利用灰色系统理论分析方法,建立关重可靠性控制点相关数据与装配过程可靠性数据之间的关系模型;然后求解装配过程可靠性数据的模拟值,通过分析模拟值与真实值之间的残差确定模型的模拟精度;在模拟精度有意义的前提下,预测了装配过程可靠性未来数据。以数控机床的功能部件数控转台装配过程为例,验证了上述研究的可行性。     

基于贝叶斯网络推理的数控机床元动作装配情景异常识别

针对机床的机械故障频发且装配因素难以识别的问题，提出了基于贝叶斯网络的机床装配情景异常推理识别方法。以机械零部件多尺度运动分析为切入点，建立了机床功能-元动作的多尺度映射模型，利用故障模式及影响分析(Failure Mode and Effect Analysis, FMEA)方法建立了机床元动作单元关键装配情景构成模型。基于装配情景构成模型建立了元动作单元装配情景的贝叶斯网络结构，利用证据推理法实现了元动作单元装配情景异常概率的智能推理。以蜗轮转动元动作单元为例，构建了蜗轮转动单元装配情景初始贝叶斯网络，获取了蜗轮转动元动作输出的异常概率(由装配因素引起)为2.35%;以蜗轮转动故障为起点进行了贝叶斯网络反向推理，识别出导致蜗轮转动故障的各装配情景异常概率。元动作装配情景的异常识别为实现机床故障装配因素的追溯提供理论依据。     

机械传动系统运动精度优化分配新方法

为对机械传动系统的运动精度进行合理分配,结合元动作理论,提出了一种机械传动系统运动精度优化分配新方法.首先利用"功能运动动作"结构化分解树对机械系统进行结构化分解,得到基本的元动作和元动作链;然后以元动作链为研究对象,分析运动精度形成机理,建立运动误差传递模型;考虑成本因素和运动误差灵敏度因素,建立了成本函数和鲁棒性函...     

装配可靠性的模块化故障树建模与多维映射

为了保障装配环节的可靠性,在装配可靠性概念需求分析的基础上,利用“功能—运动—动作”的功能分解原则对产品的装配过程进行结构化分析,建立“元动作”粒度的模块化故障树模型;为了提高分析效率和精度,通过基本事件排序法则和ite结构化分析方法对模块化故障树转化为二元决策图进行优化;针对元动作之间与装配产品的多维映射特点建立多元组进行分析;利用布尔结构函数和映射矩阵对装配可靠性进行分析.以某加工中心的托盘交换架为例,验证了该建模和分析方法的有效性.     

基于CNN-GRU组合神经网络的数控机床进给系统热误差研究

热变形引起的误差是影响数控机床精度的主要因素之一。为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出一种基于CNN-GRU组合神经网络的热误差预测方法。通过热误差实验,采集螺旋曲面专用数控机床直线进给系统的温升数据和热误差数据;利用模糊C均值聚类和灰色关联度分析筛选进给系统温度敏感点;以温度敏感点的温升数据和进给系统热误差为数据样本,建立CNN-GRU热误差预测模型。为验证模型的准确性和实用性,与基于CNN-LSTM和基于LSTM的传统热误差预测模型进行预测对比分析,结果表明CNN-GRU模型预测结果的平均绝对误差、均方根误差和决定系数均优于CNN-LSTM模型和LSTM模型,具有较高的预测精度和鲁棒性。提供的热误差模型可为后续误差补偿奠定基础,为数控机床的热误差预测提供思路。     

基于元动作模块的多轴数控机床精度分析

为充分发挥多轴数控机床大数据的价值,降低运动精度的预测难度,提出了基于元动作模块的精度分析方法。采用多体模型描述机床运动系统的结构和运动关系,利用旋量理论和微分方法推导了用于运动精度评价的坐标误差模型;规划了多轴数控机床大数据驱动的精度分析的结构框架,并重点论述了以元动作模块为基本组成单元的分布式元动作数据库的构建方法,该方法充分发挥历史大数据和实时动态数据的价值,保证了机床运动系统的仿真和精度预测的稳定性与准确性。通过对五轴联动加工中心的刀具运动系统的实例分析,验证了精度分析方法的简便性和适用性。     

[可靠性建模及试验技术]基于元动作模块的多轴数控机床精度分析

为充分发挥多轴数控机床大数据的价值，降低运动精度的预测难度，提出了基于元动作模块的精度分析方法。采用多体模型描述机床运动系统的结构和运动关系，利用旋量理论和微分方法推导了用于运动精度评价的坐标误差模型；规划了多轴数控机床大数据驱动的精度分析的结构框架，并重点论述了以元动作模块为基本组成单元的分布式元动作数据库的构建方法，该方法充分发挥历史大数据和实时动态数据的价值，保证了机床运动系统的仿真和精度预测的稳定性与准确性。通过对五轴联动加工中心的刀具运动系统的实例分析，验证了精度分析方法的简便性和适用性。     

基于数据驱动的松散回潮出口水分预测模型分析

为了改善松散回潮工序出口含水率控制精度低、水分波动大对香烟的生产带来的不利影响，采用Pearson相关性分析法筛选出松散回潮机出口含水率的主要影响因素，并将其作为模型的输入，然后基于现场生产数据驱动分别采用主元回归分析法、主元神经网络法以及BP神经网络法建立烟叶出口含水率的预测模型。基于某卷烟厂某牌号的生产数据对3种预测模型的预测控制效果进行检验，结果表明：3种模型含水率预测结果与实际值的平均绝对误差均在0.2%以内，主元神经网络预测模型输出结果与真实值的平均相对误差为0.81%，优于主元回归和BP神经网络预测模型。研究结果对于提高松散回潮工序烟叶出口含水率的控制精度有一定的指导意义。     

基于GS-SVM的数控机床热误差预测研究

为了提高立式加工中心热误差的预测精度,考虑影响立式机床热误差的主要因素,提出了支持向量机预测热误差预测模型,并用网格搜索算法对支持向量机的参数惩罚因子和核参数进行搜索。通过实验数据分析得出结论,基于GS-SVM模型对数控机床主轴热变形能够进行准确预测,并与BP算法模型进行对比。结果表明GS-SVM主轴热变形预测模型效果优于BP算法预测算法,具有较高的预测精度,为数控机床热误差研究提供参考。     

工业机器人能耗预测研究

针对工业机器人传统能耗预测方法存在的模型复杂、操作繁琐、测量成本高等问题,从机器人末端动作模式和运动轨迹角度出发,提出了一种基于元动作的工业机器人能耗预测方法。首先分析工业机器人静态和动态运行时的元动作和能耗特点,建立轴移动、轴转动等动态元动作的能耗描述函数及静态元动作的能耗描述函数;然后基于所建元动作库对目标过程进行元动作分解,并构建各元动作的能耗计算模型;最后结合各元动作能耗描述函数和能耗计算模型,实现工业机器人目标过程的能耗预测。应用所提方法,只需事先测试元动作功率并构建能耗描述函数,就能通过分解目标过程实现能耗预测,具有较广阔的应用前景。     

基于元动作单元的机械产品任务可靠性分析

在对任务可靠性进行解读的基础上,提出一种基于元动作单元的产品任务可靠性分析方法。首先将产品功能分解到运动单元层(运动层)和元动作单元层(元动作层),并通过分析层次间的关系,定义各种关系的表达符号及含义,建立产品功能分解关系模型;然后寻找待评估元动作单元的相似单元,并建立待评估元动作单元及其相似单元相似性多评价点体系,利用模糊理论和熵权法分别从主、客观角度对各评价点的相似性权重进行计算;以相似单元可靠性数据为基础,应用vague集理论对待评估元动作单元各评价点的可靠度隶属性进行评价,并综合相似性和隶属性分析结果对待评估元动作单元进行可靠性分析;最后通过建立产品运动层和功能层的可靠性模型,在元动作单元可靠性基础上对运动可靠性和功能可靠性进行分析,从而得到产品的任务可靠性指标。以某换料机设备的任务可靠性分析为例验证了方法的可行性和有效性。     

模糊物元在元动作单元可靠性分析中的应用

动作是机电产品的基本运动单元,为了保障整机的可靠性,首先必须保障基本动作单元的可靠性,本文基于模糊物元法提出一种对产品最小动作单元进行可靠性分析的方法?基于模糊物元的元动作单元可靠性分析方法.首先按照"功能?运动?动作"对整机功能进行结构化分解得到最基本的元动作单元;通过模糊物元分析方法提取出相似的元动作单元,并构建出用于元动作单元可靠性分析的失效数据;然后选用三参数威布尔分布模型对失效数据建模和可靠性分析,并利用K?S检验方法对元动作单元的失效数据分布进行检验,以判断选用的分析模型是否合理.以某加工中心数控转台的回转油缸活塞移动元动作单元为例进行分析,验证了本文方法的合理性与可行性.结果表明该元动作单元的失效数据服从三参数威布尔分布模型.     

数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法

针对传统的能耗预测模型预测精度较低、泛化性差的问题，提出一种数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法。通过分析数控车床的能耗特性，揭示各时段元动作与能耗的关联关系；提出车削元动作及能耗数据的获取方法，并通过元动作状态对数控车床状态进行判断；使用高斯过程回归构建以元动作状态作为输入的数控车削能耗预测模型，实现数据驱动的数控车削加工能耗动态预测。最后，对比3种拟合算法，验证高斯过程回归算法的优越性，并通过比较理论模型和基于元动作的数据模型,以加工某轴类工件为例，验证该方法的有效性。     

基于WOA-VMD-SVM数控机床刀具健康状态评价体系的建立

刀具的健康状态直接影响着数控机床的加工性能。对刀具的磨损、破损等健康状态因素进行前期预测和判断,可有效防止因刀具健康状态异常而导致加工质量不稳定等问题。根据刀具在机加工过程中因磨损状况而引起机床机械特性的变化展开分析与研究,即通过采集与刀具健康状态相关联的机床主轴振动信号,并对该信号进行处理和特征提取,建立基于WOA-VMD-SVM刀具健康状态预测识别模型。经实验分析与验证,所建立的模型具有很高的识别准确率,其准确率高达96.8%,高于SVM模型和GA-SVM模型,由此表明该模型能够高效、准确地对刀具磨损状态进行识别和分类。     

装配可靠性的动态贝叶斯网络建模与分析

为了提高产品的整机可靠性,提出了可靠性驱动的装配技术(reliability driven assemblytechnology,RDAT)的概念。根据可靠性要求,首先利用结构分析和设计技术(structured analysis anddesign technique,SADT)对所装配产品进行功能分析,得到"元动作"粒度的SADT模型。然后采用具有时间特性的动态贝叶斯网络对RDAT进行了建模,将"元动作"级别的SADT模型转化为相应的动态贝叶斯网络模型。最后以某加工中心的托盘交换架进行实例分析,在装配产品和功能动作为多态系统的情况下,验证了该建模与仿真方法的有效性。     

结构件装配复杂性分析的框架及其在装配质量缺陷率预测中的应用

为了探讨结构件装配复杂性与装配质量之间的定量关系,从主、客观复杂性两方面对装配复杂性进行了重新定义和分析,建立了结构件装配复杂性分析的框架模型,确定了结构件装配复杂性框架分析的三个维度,即结构件复杂性、装配操作复杂性和装配决策复杂性。分别以这三个维度为自变量建立相应的单因素结构件装配质量缺陷率的预测模型。最后综合考虑结构件产品设计复杂度、装配过程复杂度和决策复杂度,得到三变量结构件装配缺陷率预测模型,并据此对伸臂装配线质量的提升和改进提出了改善建议。所建立的结构件装配质量缺陷率的预测模型既可作为结构件装配质量的监控手段,也可作为结构件产品设计和装配工艺调整的依据。