回火炉中央集中监控系统设计

现有锯片回火炉监控系统由于采用的控制柜繁多、分散以及靠近炉体的控制方式而造成控制柜环境温度较高,影响控制元件的稳定性及其使用寿命,无法监督工艺的执行,并影响到正常生产。针对这些问题,提出了一种回火炉集中智能监控的设计方案,实现了智能化管理、过程实时监控、远程浏览、实时报警等功能。实验结果证明,该监控系统达到了预期的要求,并取得了良好的监控效果。     

基于切削声发射信号测量的刀具磨损状态判别

针对刀具磨损状态判别方法在变化的加工条件下判别正确率低的问题,通过实时采集刀具的切削声发射信号,提出了一种自适应获取声发射信号中刀具磨损状态特征的方法和基于磨损状态特征数据序列之间灰色关联分析结果的刀具磨损状态判别方法。以4把WNMG080408-TM T9125型号车刀在ZCK20数控车床上进行了车刀的切削磨损实验和磨损状态判别,实验结果表明:该方法能够自适应获取车刀的磨损状态特征,车刀的磨损状态判别结果与实际相符,具有较高的判别正确率。     

一种改进的基于响应耦合子结构法的刀尖点频响函数预测方法

针对现有的基于响应耦合子结构法(RCSA)的刀尖点频响函数预测方法需要辨识主轴-刀柄、刀柄-刀具结合面参数以及需要自制刀柄模型等引起的预测误差和预测过程复杂等问题,提出一种改进的基于RCSA的铣刀刀尖点频响函数预测方法。该方法首先改进已有的子结构划分方法,将机床-主轴-刀柄-刀具系统划分为机床-主轴-刀柄-部分刀杆、剩余刀杆和刀齿三个子结构;然后改进主轴-刀柄处转动频响函数的计算方法,通过铣刀的模态锤击实验采用反向RCSA和有限差分法计算机床-主轴-刀柄-部分刀杆结构的转动频响函数,并基于Euler梁模型计算出剩余刀杆、刀齿子结构的频响函数;最后将三个子结构的频响函数耦合确定刀尖点的预测频响函数。以一立式加工中心为研究对象,应用所提出的方法对铣刀刀尖点的频响函数进行了预测,并与其实测频响函数进行对比。对比结果表明：刀尖点的预测频响函数与实测频响函数符合程度较高,其预测、实测前三阶固有频率之间的误差在6.9%以内,所提出的方法可行有效、简单方便,且可直接基于铣刀的模态实验计算主轴-刀柄的频响函数,避免了相关结合面参数的辨识和刀柄模型的制作。     

轮腿式爬楼梯移动机器人的设计及运动特性分析

针对非结构化复杂环境对移动机器人的运动要求,结合轮式和腿式移动机构的优点,设计了一种高效、稳定的轮腿式爬楼梯移动机器人。设计了机器人的主要结构,分析了机器人的稳定性及转向性能。平地行走、转向、越障、上下楼梯等实验结果表明:设计的轮腿式爬楼梯移动机器人结构简单,运动灵活,控制方便,控制精度高,不需对运行步态进行预先规划,它不仅可以在崎岖不平的环境中实现快速行驶,而且实现了快速稳定的爬楼梯功能,具有很强的越障能力和环境适应能力。     

测量结果扩展不确定度模糊评定中最优水平的理论确定方法

针对测量结果扩展不确定度模糊评定中最优水平的主观确定问题，提出一种基于测量数据理论分布和模糊数学的理论确定方法。仿真结果表明，由该方法确定的最优水平所计算的扩展不确定度具有较高的计算精度。     

交流电量的实时检测技术及实现

针对电力参数的实时高精度检测难题，介绍了一种用于交流电量(电压、电流、有功功率、功率因数、频率等)的采用双速率同步交流采样算法的实时自动检测技术。该系统基于16位单片机，以交流电量为检测对象，通过对工频的跟踪检测和双速率同步交流采样算法，提高系统的检测精度。文中阐述了该技术的原理、硬件实现和软件设计。经过实践证明，该技术在电力系统的智能检测中有很大的应用前景。     

深孔表面三维形貌测量与控制装置的研制

针对深孔表面三维形貌难于检测的问题，在传统的触针扫描技术的基础上，利用柱面激光-全息光栅传感器，设计出了独特的光栅信号采集处理电路，采用大小数细分与融合的方法，来进行表面微观轮廓信息的采集。由上位机通过PCI总线的多功能板卡及步进电机细分驱动器来进行触针轴向微位移量的高精度运行控制，较好地实现了对深孔表面三维形貌的测量。详细介绍了深孔内表面三维形貌的测量与控制装置的测量原理、软硬件设计及特点，并给出了实验结果。     

基于80C196KB单片机的在线式pNa检测仪

针对pNa检测过程自动化水平低、快速性差、检测精度不高的难题，以16位单片机80C196KB为控制核心．实现了pNa的自动检测与控制。介绍了在线式pNa检测仪的系统结构、工作原理、硬件电路和软件编程。结果表明该检测仪具有精度高，可靠性好，使用方便等特点，可广泛应用于工业锅炉的水质测定、高纯水的水质监督、天然水水质分析等场合。     

用范数理论估计滚动轴承表面谐波分布参数

在估计谐波分布的特征参数时，经典的最小二乘法是常用的数据处理方法。已经证明，最小二乘法会受到异常点干扰，并可以导致有偏估计。因此，本文提出估计谐波分布参数的一种新方法，这种方法是以范数理论为基础的，可以避免最小二乘法的缺陷，有效地衰减数据异常点的扰动误差，比较真实地反映测量数据的固有特性。谐波实验研究证实了本文方法的正确性。     

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。