模糊模式识别在铣刀磨损监测中的应用

本研究通过分析铣刀渐进磨损过程的特点,从切削力、主轴端振动位移、主轴端振动加速度和主轴电机功率等信号中提取了8个反映刀具磨损状态的特征参数,提出用模糊模式识别多传感器信息融合技术监测铣刀后刀面磨损带宽度。在立式加工中心上的实验表明,模糊模式识别多传感器信息融合技术能够满足铣刀磨损监测要求,具有较强的有效性和工程实用性。     

多传感器信息融合的加工过程状态监测研究

加工过程状态监测是实现加工状态智能监控的前提和基础。多传感器信息融合是集成多个传感器系统,采集表征加工状态的传感器信号,通过融合分析以预测或识别或诊断不同加工状态,提升被加工工件的表面质量、加工精度和加工效率。综合分析了多传感器信息融合的状态监测的原理及流程、应用多传感器信息融合的关键技术,综述了国内外研究学者应用多传感器信息融合对加工过程刀具状态(刀具磨损)、零件状态(表面粗糙度)、机床运行状态(故障状态)等目标状态进行监测的研究成果。最后归纳总结了目前多传感器信息融合应用在加工过程状态监测存在的问题,为加工过程数字化、网络化、智能化的研究工作提供坚实基础。     

基于机器视觉的车门锁闭状态监测系统设计

传统的轨道车门安全监测系统只能监测到驱动电机的参数,而无法实时监测车门的锁闭状态,因此设计了一种基于机器视觉的车门锁闭状态安全监测系统。该系统以树莓派Raspberry Pi-3B开发板为控制核心,利用高清摄像机和闪光灯采集车门关门过程中丝杆上撞块运动的视频和图像信息,经图像去噪算法处理后,将数据发送到服务器端,最终实现对车门锁闭状态的远程监测。实际测试结果表明,系统能有效监测到车门关门时撞块的运动信息,通过设定有效阈值,系统能准确判断出车门锁闭状态。     

颤振征兆早期识别的模糊信息融合法

基于切削试验探讨颤振征兆早期识别的模糊信息融合方法。试验中在同一个测量区内使用了功率传感器和加速度传感器,利用模糊数学与Dempster-Shafer证据论相结合的方法对两种传感器信息进行了分析融合,对切削状态进行了描述。试验证实:利用证据理论与模糊推理相结合的信息融合方法进行颤振征兆的早期模糊识别得出的目标切削状态的隶属度介于单一征兆隶属度之间,对过于敏感的传感器,会考虑其他传感器的信息予以修正,降低其评价隶属度;对于不敏感传感器,会考虑其他传感器的信息予以补偿。这种方法弥补了最大隶属度原则的缺陷,即在模糊推理中,系统对某一状态的隶属程度实际上是由模式特征集中贡献最大的那个特征决定的,而没有用到其他特征提供的信息,这说明证据理论与模糊推理相结合的信息融合方法在进行颤振征兆早期识别时具有更高的可靠度。     

基于多传感器融合信息的故障诊断

研究了多传感器信息融合技术应用于复杂设备系统状态监测和故障诊断的方法。简述了多传感器信息决策层融合及 Dempster- Shafer证据理论的基本内涵 ,研究了基于 Dem pster- Shafer证据理论的决策层信息融合进行状态监测和故障诊断的算法 ,利用这一方法对柴油机的工作过程多种故障进行了诊断识别应用 ,其分析结果表明 ,该方法可有效地提高柴油机故障诊断的准确性和可靠性。     

多传感器信息融合的燃气轮机状态监测系统

为了克服单源传感器在燃气轮机状态监测与故障诊断中存在的局限性,在研究基于多传感器信息融合原理的基础上,开发一种燃气轮机状态监测及故障诊断系统。利用系统设置的多传感器信息融合结构模型,对多源传感器采集的信息进行预处理及特征征兆提取,并应用故障诊断综合评判规则对所有提取的有效信息进行故障决策。通过对某海上石油作业区的燃气轮机发电机组进行运行状态测试,获取比单源传感器系统更为可靠和全面诊断结论,具有更强的工程应用价值。     

基于嵌入式视觉技术的车门锁闭状态监测系统

轨道车辆门锁闭状态的监测,传统的电信号只能获得丝杆转角、速度、电流等信息,而无法监测车门锁闭状态的运行信息。设计了一套基于嵌入式视觉技术的车门锁闭状态监测系统。该系统以AM3352为开发平台,采用门控器开关信号触发双摄像头,拍摄关门过程中撞块的视频和图像,经过图像处理算法后,将多种数据通过3G/4G方式传输到服务器。实际实验表明:该监测系统能有效地监测车门锁闭机构撞块的运动信息,根据撞块运动的位置能有效判断车门是否处于关到位的状态。     

基于多传感器融合的砂化状态监测方法研究

就目前在砂轮状态监测过程中使用的方法进行了分析，指出了多传感器融合的优点以及其必要性，并与单传感器的监测进行了比较，在信号处理时，分析了模糊神经网络的特点，以及它的实用价值。     

传感器故障诊断实时监测系统设计的探讨

对大型设备运行状态监测和故障的早期诊断与预报活动中,传感器自身故障的及时发现与判别尤为重要。本文提出以设备子系统的（或某一功能的）传感器监测参数为划分原则,将单传感器的监测信号综合作为多传感器监测而进行信息的融合处理,从而判别子系统运行状态和传感器信号的真实性的构思,并探讨传感器故障诊断实时监测系统的设计方案。     

基于Rough集的磨削状态监测系统

磨削加工过程中工况辨别对于提高磨削的生产效率及安全生产有重要意义。综合分析多种磨削状态监测系统，提出了基于Rough集构造模糊神经网络的方法，并应用多传感器融合技术构造新的磨削状态监测系统，达到控制磨削加工质量的目的。