油品质量在线监测系统设计

介绍基于油质传感器FPS2800B的多参数油品质量在线监测系统。提出了监测系统的总体框架,分析了FPS2800B CAN输出数据协议,设计了CAN/RS-232转换电路,通过上位机数据处理软件的编制,实现了传感器输出参数的直观显示。实验表明,系统可实现对油质粘度、密度等参数的在线监测。     

基于虚拟仪器的旋转机械主轴故障在线监测系统研究

针对机床主轴状态直接影响加工产品精度及刀具寿命的问题,对加工过程中的主轴故障状态监测技术进行了研究,提出了一种基于虚拟仪器的旋转机械主轴故障在线监测系统。该系统以主轴振动、转速及温度为监测信号,采用了时域分析、频域分析和小波包分析相结合的信号处理技术,提取了能反映主轴运行状态的特征参数,建立了基于模糊C均值聚类算法的主轴故障识别模型,通过计算当前故障特征参数与模型中已知状态的隶属度来判断主轴状态;最后,采用了基于虚拟仪器技术的Lab VIEW软件作为编程工具,设计了一套旋转机械主轴故障在线监测与诊断系统软件,并在实际机床中进行了理论验证和实例验证。研究结果表明,该系统可在线实时识别主轴的冲击、摩擦、松动、不平衡等故障,具有速度快、效率高的特点,平均准确率达99%。     

基于变分模态分解的齿轮箱状态监测

针对传动系统振动信号可能存在的故障特征不明显造成的故障识别困难问题,提出了一种基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法,并采用模糊C均值聚类进行状态识别与监测。首先将齿轮箱各状态数据进行变分模态分解,并将各模态奇异值作为特征值,通过模糊聚类进行状态识别,最后应用于齿轮箱状态监测。结果表明,对于人工无法识别的齿轮箱故障,该方法故障识别率在86%以上,基于该方法的状态监测可为齿轮故障预警及严重程度提供参考。     

基于波动法与模糊聚类的柴油机状态监测研究

状态评级是柴油机状态监测的主要目的。常规的以特征参数变化倍数评级的方法对于经常拆迁的设备效果不理想;而模糊C（center）-均值聚类算法不能自动对聚类结果进行等级排序。文中提出的波动法与模糊C-均值聚类相结合的状态评级则有效地解决了上述问题。波动法原理为：柴油机各缸的特征参数波动越小,则整机状态越好。选取与柴油机状态密切相关的7个参数组成特征向量,用现场采集的PZ12V190柴油机的35个样本建立聚类标准;将另10台柴油机与标准逐一再聚类,其结果与实际情况吻合得很好。表明该方法对多缸柴油机状态评级的有效性和实用性。     

一种自动补油的转向液压缸

设计了一种具有内置补油结构的转向油缸,转向油缸的活塞上设置有两个单向阀,在活塞运动到极限位置时,油缸有杆腔及无杆腔腔连通,实现自动补油的功能,可解决现有转向液压系统中两根液压油缸难以同步的问题.     

C功能刀补在经济型CNC系统中的实现

提出了一种独特而新颖的C功能刀补实现方法,将复杂的函数运算转化为简单的加、减运算,算法简单实习,从而解决了C功能刀补在经济型CNC系统中的实现实现问题.     

基于LMD近似熵和FCM聚类的机械故障诊断研究

提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法.首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量,再通过相关性分析,筛选出与原始信号相关性最大的3个分量作为数据源,求取其近似熵作为特征向量,最后通过FCM模糊聚类对特征向量进行识别分类.实验表明,基于LMD近似熵和FCM模糊聚类相结合的方法对机械故障信号能够有效准确地进行识别分类,此外,将该方法与基于EMD近似熵和FCM结合的方法进行对比,结果表明该方法具有更好的故障识别效果.     

蓄能器补油与氮的方法

拖式冲击压实机的蓄能器与缓冲缸、举升缸、压力表、球阀和管路等组成压实机的液压系统（见附图）。该蓄能器为气液作用式结构,下腔充满油液,上腔充满氨气,具有储存能量、吸收脉动冲击的作用。     

基于威布尔与模糊C均值的滚动轴承故障识别

提出一种基于威布尔分布与模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法相结合的滚动轴承故障识别方法。针对不同故障类型的威布尔分布模型的尺度参数、形态参数和威布尔负对数能够较好地刻画轴承运行的状态特性,提取其尺度、形态和威布尔负对数似然函数等3个参数构建表征轴承运行状态的特征向量。模糊C均值根据样本相对于聚类中心的隶属度确定样本的亲疏程度而实现分类。实验中,首先采用组合形态滤波器对滚动轴承原始信号进行降噪,然后建立威布尔分布模型,将提取的特征向量输入模糊C均值分类器进行故障诊断和识别。结果表明,该方法对机械故障诊断识别准确率高,可以作为滚动轴承故障识别的重要手段。     

负载敏感系统旋挖钻机动力头补油优化设计

分析了负载敏感糸统旋挖钻机动力头回油补油的工作原理,测试了动力头正反转甩土工况的补油压力曲线.提出在动力头补油系统加装蓄能器以降低液压冲击及防止吸空,并论述了蓄能器的选型计算方法.该优化方向极大降低了动力头补油系统的冲击压力,有效防止吸空,提高了动力头补油系统的性能.     

变压器套管自动补油装置的研制与应用

目前绝大多数变压器套管的补油和加油作业过程以人工操作为主,油位的高低控制比较难,而且费时费力.文章概述了变压器套管自动补油装置研制项目,探讨了自动补油装置原理和实施方案.变压器套管自动补油装置的现实应用,极大地提升了变压器套管的补油工作效率和质量,对促进变压器套管补油工作自动化和智能化发展有一定的价值意义.     

融合密度峰值和空间邻域信息的FCM聚类算法

针对模糊C均值(FCM)算法聚类结果对初始中心点敏感以及聚类过程中没有考虑到不同密度样本点在聚类过程中影响力不同的缺陷,提出了一种密度峰值和样本点空间邻域信息优化的FCM算法。改进后的算法选择数据集中具有局部密度峰值的样本点或者局部密度较大的样本点作为初始聚类中心,充分考虑样本点邻域之间的关系,增加局部密度值大的样本点在聚类中心迭代计算过程中的影响力,从而达到优化FCM算法聚类效果的目的。理论分析和在人造数据集、加州大学欧文分校(UCI)机器学习数据库中真实数据上的实验结果表明,改进后算法的抗噪性、聚类效果和全局收敛能力均优于传统FCM算法。     

圆锥样条合成矢量插补及C机能刀补

提出了圆锥样条合成矢量插补及其数控加工C机能刀补算法。建立相对坐标系,基于相对坐标系中曲线始点差分值递推计算曲线坐标值,实现圆锥样条统一插补。构建矢量圆,利用矢量圆与圆锥样条的矢量合成构建圆锥曲线等距曲线,进而实现圆锥曲线等距曲线的矢量合成插补,控制刀位点进给。在此基础上,设计圆锥曲线数控加工衔接处尖角过渡的解决方法,实现圆锥样条数控加工C机能刀补。实验证明:算法鲁棒、有效,满足工程应用需要。     

基于模糊C均值聚类的模糊RBF神经网络预测焊接接头力学性能建模

针对焊接过程的高度非线性,多种因素的复杂交互作用,难以预测焊接接头力学性能的问题和常用反馈(Back propagation,BP)神经网络的不足,利用模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法和伪逆法相结合,建立焊接接头力学性能模糊径向基(Radial basis function,RBF)神经网络预测模型。以TC4钛合金惰性气体钨极保护焊(Tungsten inert gas arc welding,TIG焊)焊接工艺参数(焊接电流、焊接速度和氩气流量)作为模型的输入参数,以焊后力学性能(抗拉强度、抗弯强度、伸长率、焊缝硬度和热影响区硬度)作为模型的输出参数。利用27组试验数据对所建模型进行学习训练,用另外9组试验数据进行仿真。结果表明,利用该方法所建模型具有结构稳定、训练速度快、适应性强、鲁棒性好、预测精度高的特点,能够预测焊接接头力学性能。通过数学解析,用函数形式表达焊接工艺参数与接头力学性能之间的规律,可以优化焊接工艺参数,为调控焊接接头的质量提供依据。     

椭球曲面等误差加工插补探索

针对椭球曲面加工存在的问题,提出基于C++语言编程的等误差插补运算方法,通过控制误差提高椭球形曲面加工精度及效率。通过MVC400数控加工中心加工,椭球面精度能够满足精度要求,此方法也可以适用于较为复杂的非圆曲线的加工。     

基于Simulink与C混合编程的插补算法的可视化仿真技术

插补算法在整个数控系统中起着至关重要的作用,在使用面向过程的C语言编写插补算法的过程中缺乏直观性,不能很好观察算法的效果.针对该问题,设计开发了一套基于Simulink与C很合编程的插补算法仿真平台,对插补算法的S型加减速进行了实验仿真,实验结果表明插补算法速度规划和单周期位置插补均符合S型加减速规律,该平台利用Sim...     

数控系统中C2连续五次PH曲线插补算法研究

数控系统中传统多项式曲线插补存在弧长多项式和偏置曲线不一定具有有理形式的缺点,目前可以采用PH(Pythagorean-Hodograph)曲线插补解决,但在研究PH曲线插补时,无法保证空间PH曲线C~2连续,这将导致运动加速度的突变,进而影响加工质量。针对上述问题,提出了C~2连续的五次PH曲线插补算法。根据相同插值点下三次B样条曲线的切矢建立方程,得到PH曲线方程中四元数参数的迭代初值,再由速端曲线的积分和插值点间关系建立方程,线性化后迭代求解出四元数参数,从而确定五次PH曲线方程。最后通过MATLAB对空间螺旋线进行插补仿真,采用Hausdoff距离误差来估计实际曲线与五次PH曲线的误差,验证了本文插补算法的拟合逼近效果,具有一定的有效性和实用性。     

基于径向基函数神经网络的板形模式识别研究

针对板带轧制过程中用于辨识板形模式的网络精度较低、在线速度较慢和获得网络辨识模型较复杂的问题,提出了一种基于径向基函数神经网络（RBF）的板形模式识别方法。该方法使输入节点减少,网络模型简化,并用模糊C均值算法和伪逆法确定RBF网络的参数,解决了传统方法学习时间较长的问题。实验表明,该方法能有效的提高板形模式识别的精度和速度。     

便携式生物机能实验设备电源监测与实时充电系统

依靠电池供电的便携式生物机能实验设备在使用过程中经常要对电池进行检测,判断电池的工作状态,排除因电池故障引起的数据错误采集。在介绍电池监测芯片BQ26500、实时充电芯片BQ2057C的主要特性、内部结构以及工作原理的基础上,采用此两种器件和MSP430单片机设计了便携式生物机能实验设备电源监测与实时充电系统。给出了典型应用电路、软件设计方法以及系统测试实验分析结果。通过测试实验证明本系统可以实现对电池进行动态监测与实时充电的功能。     

基于量子行为的微粒群优化算法与模糊C均值聚类算法的磨粒图像分割

利用计算机图像处理技术实现铁谱图像诊断自动化是铁谱技术发展的目标.介绍了基于微粒群优化(PSO) 算法与模糊C均值 (FCM) 聚类算法相融合的图像分割方法并分析了其缺点,提出了一种基于量子行为的微粒群优化(QPSO)算法与FCM算法相融合的图像分割方法,并采用该方法对铁谱图像进行预处理.结果表明,该方法收敛速度快,设置参数少,具有更高的精确性和稳定性,是一种更有效的铁谱图像预处理方法.