基于DNN整机建模的滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数辨识EI北大核心CSCD

针对滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数的辨识精度不高等问题。提出利用可表征结合部动态特性参数与整机固有频率之间映射关系的深度神经网络(deep neural network, DNN)建立进给系统整机的等效动力学模型;结合进给系统固有频率的DNN预测值与实验模态分析值,采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对进给系统关键结合部的不同方向的刚度、阻尼参数同时辨识。以自行设计制造的进给系统实验台为实例进行整机建模、实验、参数辨识等分析;最终的辨识结果达到很高精度,说明该方法是可行、有效的。     

基于迁移学习和模型融合的粗糙度检测系统设计

针对传统粗糙度测量方法识别准确率不高的问题,提出了基于迁移学习和模型融合的粗糙度检测方法。首先,采用所设计粗糙度检测系统中的CCD相机模组采集工件表面图像并制作数据集;其次,通过迁移微调VGGNet-19、Inception-V3 以及DenseNet121进行多模型融合,得到了适用的粗糙度检测模型;最后,用数据集进行网络训练以提取图像中的纹理细节特征,实现对粗糙度等级的精准识别。针对车削、铣削和磨削共15种粗糙度等级图像进行实验验证,系统识别精度可达91%。结果表明,所提出的系统可有效地实现粗糙度等级自动检测。     

基于灰色关联补偿控制的气动位置伺服控制系统

针对现有高精度气动位置伺服控制算法复杂、难于工程实现的问题,以灰色关联分析理论为基础,提出基于传统控制算法的灰色关联补偿控制新方法。该方法将灰色关联控制与传统控制相结合,在传统控制回路中增加灰色关联补偿控制器。该补偿控制器根据控制系统实际输出与期望输出数据序列之间的几何形状相似性和距离,计算两者之间的加权灰色关联度,设计灰色关联补偿控制律,对传统控制器的控制输出进行动态补偿。以DGPL型无杆气缸为控制对象,进行气动位置伺服控制的仿真与试验研究,对比灰色关联补偿控制方法与传统控制方法(比例积分微分(Proportional-integral-differential,PID)控制、模糊控制)的控制精度。仿真与试验结果表明,在相同的控制器参数下,灰色关联补偿控制的控制效果优于常规控制器的控制效果,补偿控制器参数经过适当调整,可以实现气动位置伺服系统的高精度控制。     

基于灰关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法

针对现有水果识别方法需大量水果样本学习或仅对单一特征进行识别而导致的识别率较低的问题,提出一种基于水果图像处理的水果颜色和形状特征参数的提取方法、基于灰色关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法。该方法通过提取水果图像关注区域(region of interest,ROI)的颜色和形状特征,建立参比水果的颜色特征参比数据库和形状特征隶属度函数,计算待识别水果与参比水果颜色特征的灰色加权关联度,求取待识别水果对于参比水果形状特征参数的模糊隶属度,按各特征量等权的原则合成待识别水果对参比水果的总匹配度,并根据总匹配度的大小实现待识别水果种类的判别。大量实验结果表明:该方法简单、有效,不需要大样本量水果的学习和训练,平均识别正确率达到99%以上。     

基于同态滤波和深度卷积模型的低照度工件表面粗糙度等级识别

为解决低照度下工件表面粗糙度等级识别正确率低的问题,提出一种基于同态滤波和深度卷积模型的低照度工件表面粗糙度等级识别的方法。该方法通过对不同照度下工件表面粗糙度图像进行等级识别,确定了同态滤波器的最优参数值,再将图像从RGB空间转换到HSV空间,在对V(亮度)分量进行同态滤波处理后,再将图像转回RGB空间并通过设计好的深度卷积模型对图像进行识别。实验结果表明:图像的亮度对比度得到了改善,图像的纹理细节更加显著;该方法简单、有效,对低照度工件表面粗糙度等级识别有很好的效果,识别正确率达到95%以上。     

基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究*

球杆系统是一种典型的高阶非线性不稳定系统,针对PID跟踪控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,本文提出一种带有低通滤波器的RBF神经网络控制器(RBFC)动态补偿PID控制的球杆控制方法,控制系统由RBF神经网络控制及PID控制器组成。为提高参数辨识速度和避免局部最小值,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法更新输出层权值。实验结果表明,该控制方案相比PID控制具有更高的控制精度,比BP神经网络具有更快的学习速度,低通滤波器保证了RBFC的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的动静态特性和控制性能。     

骨折创伤断面微型二维力传感器研制

针对骨折创伤断面轴向压力和径向剪切力的实时精确测量要求,设计了基于E型圆膜片式结构弹性体的微型二维力传感器,建立了传感器弹性体应变的理论分析模型。根据理论分析模型对传感器弹性体的主要结构尺寸进行了优化,设计了弹性体上应变片的贴片位置和组桥方式。对传感器进行了标定实验,获得了标定数据。标定实验结果表明：传感器灵敏度为2.9 MPa/N,轴向力满量程非线性误差为1.1783%,径向力满量程非线性误差为1.0416%。     

生物质资源制备乙酰丙酸及其分离纯化的研究进展

阐述了利用生物质资源制备乙酰丙酸的两种工艺路线,同时对乙酰丙酸的分离纯化进行了初步探讨。利用生物质资源制备乙酰丙酸有糠醇催化水解法和生物质直接水解法。乙酰丙酸的分离纯化方法主要有树脂法、溶剂萃取法和反应萃取法,其中树脂法和溶剂萃取法存在着生产成本高、环境污染严重等问题,反应萃取法是目前的研究热点。     

基于虚拟材料层和孪生有限元模型的机床主轴固定结合部动力学建模

针对主轴系统固定结合部传统弹簧阻尼单元法等效建模精度较低的问题，采用虚拟材料层法建立主轴系统固定结合部的孪生物理模型，对模型进行有限元分析计算，以虚拟材料层相关参数(弹性模量、密度、泊松比)作为输入，计算机床主轴的固有频率，并以此数据样本训练深度神经网络，建立主轴系统的孪生有限元模型。采用粒子群优化算法，以虚拟材料层相关参数为优化变量，以孪生有限元模型计算的理论固有频率与对应试验值的相对误差最小为目标函数，优化确定虚拟材料层的相关参数。以VMC850E型立式加工中心主轴的刀柄-夹头-刀具系统两个固定结合部为实例进行了建模、试验、参数识别等分析，分析结果表明，该方法是可行的、有效的，建模精度达到了1%以内。