基于模糊聚类与灰色理论的机床主轴温度测点优化方法

数控机床主轴热误差是影响机床加工精度的主要因素之一,主轴热误差温度测点优化对于准确建立机床主轴热误差模型、提高机床精度具有十分重要的意义。提出一种基于模糊聚类与灰色理论的机床测温点优化方法,通过对主轴测温点进行模糊聚类分析,根据Xie-Beni有效性指标评定,将温度点归为几类,然后通过对模糊聚类后的测温点与主轴热误差进行灰色相关性分析,实现机床主轴温度测点的进一步优化。试验结果验证了该方法的可行性与有效性。     

基于模糊C均值聚类算法的温度测点优化与建模研究

在数控机床热误差补偿技术中,温度测点的选择与优化是一个难点。通过热成像仪获得了某立式铣床的温度场,根据温度场的分布情况,在机床上布置多个温度传感器。根据测量的温度和热变形数据,采用FCM模糊聚类和相关分析对温度测点进行了分组优化,然后利用多元回归分析建立了关键测温点的热误差模型,并通过实验进行了验证。结果表明:该方法能有效减少测温点,测温点由13个减少到5个,所建立模型预测精度较好,Y,Z方向热误差由50μm减少到9μm以内。     

基于聚类数和初始值的K-means算法改进研究

原始的K-means算法,随机生成初始质心,事先给定聚类数k,在该前提下进行聚类,大大降低了聚类的效果.文章是对原始K-means算法的改进,提出了一种基于密度选取初始质心和采取遗传算法优化聚类数k的算法.该算法在一定程度上解决了初始质心和聚类数k对聚类精度和效率的影响,提高了聚类的准确率.最后文章通过实验证明了改进算法的有效性.     

基于模糊聚类的弯曲回弹分析

弯曲工艺中,影响弯曲回弹角的因素很多,难以建立准确的弯曲回弹预测模型.将模糊聚类算法和统计学理论相结合,建立了弯曲回弹的模糊聚类预测模型.对V形件的弯曲回弹进行了预测并对预测结果进行了分析,预测结果符合实际实验弯曲回弹趋势,说明了模糊聚类算法的科学性及合理性.     

基于模糊数和AHP的数控机床可靠性分配方法

针对层次分析法(AHP)处理可靠性分配问题时存在的局限性,将直觉梯形模糊数与层次分析法相结合,提出了一种新的数控机床可靠性分配方法。在确定影响机床可靠性分配的重要因素种类及分配原则后,利用层次分析法确定数控机床可靠性分配问题的层次模型和可靠性分配中影响因素的重要性权重。运用直觉梯形模糊数准确表达出模糊信息和专家意见,最终确定子系统在可靠性分配中的分配比例。以一数控机床为例,通过和层次分析法进行对比,证明了该方法的有效性。     

基于模糊聚类的弯曲回弹预测模型的构建

弯曲工艺中,影响弯曲回弹角的因素很多,难以建立准确的弯曲回弹预测模型。本文对模糊聚类算法及弯曲回弹问题进行了系统分析,采用基于FCM模糊聚类算法和统计学理论相结合的方法,构建了V形件的弯曲回弹预测模型。模型构建过程简洁,能够很好地从样本数据中提取潜在的弯曲回弹工艺知识。     

基于模糊谱聚类的电力系统客户分群算法

国网重庆市电力公司信息通信分公司(简称公司)负责重庆电力信息通信系统客户服务工作。随着服务质量的提升以及客户满意度要求的提高,客户服务工作应由被动受理客户业务咨询变为主动为客户提供业务服务。然而目前公司未开展客户分级管理,所有客户按统一的标准开展服务,不利于客服资源的有效配置。为了给客户提供更好的体验,实现精准服务,提出一种将谱聚类与模糊聚类相结合的算法(简称模糊谱聚类算法),基于特征向量提取对电力公司信通客户进行分群,挖掘大量客户数据中的潜在信息。案例分析表明:和其他几种典型聚类算法的聚类指标相比,所提算法可以更有效地对电力公司信通客户进行聚类。     

基于ALIFD模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳性及非线性的特点，提出一种基于自适应局部迭代滤波分解（ALIFD）模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承故障振动信号进行ALIFD分解，得到若干个本征模态函数（IMF）分量，然后通过相关性分析筛选出前3个包含主要特征信息的IMF分量，并将筛选的IMF分量的模糊熵作为特征向量，最后利用GK聚类对所得的特征向量进行识别分类。将该方法应用于滚动轴承实验数据分析，并使用分类系数和平均模糊熵对分类性能进行评价，结果表明，与基于经验模态分解模糊熵和GK聚类的故障诊断方法进行对比，该方法具有更好的分类性能。     

基于模糊聚类的模糊推理系统及其在产品质量评价中的应用

本文利用基于关联分析的模糊聚类模型，对多目标方案的优选提出了一种准确可靠的方法，并运用于纺织产品质量的评价中，得到了满意的结果。     

基于模糊聚类算法的孕镶金刚石钻头出刃图像分割

本文针对孕镶金刚石钻头唇面彩色图像的特征,采用模糊聚类方法对图像中的色彩进行了聚类分析,以提取出刃的金刚石图像。在图像预处理的基础上,对比了两种图像色彩描述空间对聚类分析的影响,并把模糊聚类分析结果与最大类间方差阈值分割法的分析结果进行了比较。结果表明：模糊聚类方法可对孕镶金刚石唇面的颜色进行有效分类,并准确提取出刃的金刚石图像;用RGB的线性变换量描述金刚石唇面图像,比用Lab色彩空间描述图像,更能得到理想的分割效果;对于孕镶金刚石唇面图像而言,最大类间方差阈值分割法难以区分金刚石颗粒和犁沟,分割效果不如模糊聚类法。     

基于模糊综合算法的数控机床加工能力匹配评价

为全面评价数控机床加工能力与加工任务的匹配,需要在机床自身特性评价的基础上增加工艺设计对加工能力影响方面的评价。首先从通用加工能力影响因素和特殊加工能力影响因素两方面,提出数控机床加工能力匹配评价体系;然后应用模糊综合算法建立加工能力匹配评价模型;最后以3台数控机床对同一加工任务的匹配评价为例,验证了所提方法的可行性。     

数控机床在机自动测量技术的验证

为了验证数控机床在机自动测量技术检测结果的准确性,在机床数控系统的支持下,对标准加工试件进行几何精度检测,将在机检测数据与三坐标测量仪检测数据进行对比分析。分析结果证明:在机自动测量技术的检测结果与三坐标测量仪的检测结果对比误差较小,且在机自动测量数据符合国家标准。     

数控机床滚珠丝杠副的选择与计算

本文较详细地介绍了数控机床伺服进给系统中滚珠丝杠副的选择与计算。该方法也可作为其它机械用滚珠丝杠副选用和计算的参考。     

基于以太网的数控加工DNC通讯系统

采用佳盈公司生产的VDS103串口设备服务器构建了基于以太网的分布式数控DNC通讯系统.利用Win32多线程技术开发出网络环境下的通讯软件,实现了一台计算机同时与网络中多台具有RS-232C接口的数控机床进行远程双向通讯与管理,为实现设备层面的网络化制造与管理奠定了基础.     

基于粗集方法的机床热补偿误差的温度测点优化

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。采用粗集理论对机床热变形建模及补偿技术中温度测点的选择进行优化,以HMC800A立式三轴加工中心温度测点的选择为例进行研究,结果表明该方法能有效地减少温度测点数量,既可以保证模型的精度,又可节省工作量。     

基于FP-Growth算法的数控机床故障特征分析北大核心

数控机床故障问题的及时响应、故障原因精准判断以及解决方案的快速识别是实现制造单元智能化的关键。基于数控机床历史运维数据,采用关联规则挖掘FP-Growth算法实现数控机床故障模式、原因的关联规则挖掘。首先对运维数据进行故障特征分析,构建基于关联规则的故障诊断模型;其次,通过对历史故障模式及其相应故障原因进行挖掘,生成故障诊断关联规则;最后结合关联规则的支持度、置信度等评估指标进行分析,并推演出关联概率的大小,验证了FP-Growth算法用于数控机床故障特征分析的可行性和合理性。     

基于LabVIEW的数控机床多通道温度测量系统

基于虚拟仪器平台LabVIEW搭建了数控机床的多通道温度测量系统。从硬件和软件两个方面对多通道温度测量系统的构成进行了阐述,实际测试说明该系统对机床多部位温度测量时方便快速,抗干扰性强。     

基于粒子群优化算法的数控机床可靠性建模研究

对某型号数控机床进行可靠性试验,采集故障数据。在此基础上,建立可靠性模型,推断属于威布尔分布,并进行可靠性模型分析;采用粒子群优化算法对威布尔分布的尺度参数α和形状参数β进行估计。研究结果表明,采用此方法建立的可靠性模型较传统的更加准确。