基于云理论与LS-SVM的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损过程中产生声发射信号的不确定性以及神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值、对特征要求较高等问题,提出了基于云理论和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法。首先,对声发射信号进行小波包分解与重构,滤除干扰频段对求取特征参数的影响;其次,对重构后的信号利用逆向云算法提取云特征参数:期望、熵、超熵,分析刀具磨损声发射信号的云特性及磨损状态与云特征参数之间的关系;最后,将云特征参数组成特征向量送入最小二乘支持向量机进行识别。研究结果表明:所提取的特征可以很好地反映刀具的磨损状态,云-支持向量机方法可以有效地实现刀具磨损状态的识别,与传统神经网络识别方法相比具有更高的识别率,识别率达到96.67%。     

支持向量机刀具磨损预测模型及MATLAB仿真

针对刀具使用时加工参数多变的实际情况,提出使用最小二乘支持向量机（LS—SVM）建立模型并对刀具磨损进行预测：首先引入最小二乘支持向量机建立刀具磨损模型,然后针对具体实验数据,采用交叉验证的办法,选取优化的核参数。实验和仿真结果表明：该模型可以有效地学习刀具磨损中的非线性关系,刀具磨损的预测精度较高。因此该模型可以用作对实际加工中的刀具磨损进行有效预测,并为切削参数的实际选择提供依据。     

基于小波包分析和LS-SVM的钻削刀具状态识别研究

为了有效地识别钻削刀具磨损状态,提出一种基于小波包分析和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的状态识别方法。通过在线监测钻削加工过程中的钻削轴向力和刀具状态,采用时域分析、频域分析以及小波包分析法对刀具磨损状态的信号进行特征向量提取,建立基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的分类识别模型。通过试验验证了该方法可以提高刀具磨损状态的识别精度。     

LS-SVM回归算法在刀具磨损量预测中的应用

提出了基于最小二乘支持向量机回归算法的刀具磨损量预测方法。该方法首先利用经验模态分解算法对非线性、非平稳的声发射信号进行平稳化处理,得到了若干个固有模态函数;然后建立了每个固有模态函数的自回归模型,并提取模型系数构造特征向量;最后采用最小二乘支持向量机回归算法实现了刀具磨损量的预测。该方法与神经网络预测算法相比,具有更高的预测准确率,可有效预测当前切削状态下10s后的刀具磨损量。     

基于粗糙集和ACO-LSSVM的Cr12MoV刀具磨损量预测

针对Cr12MoV刀具磨损量预测问题,提出了一种新的粗糙集和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法。将声发射信号提取的能量值和切削要素作为预测模型的输入参数,为了降低运算的复杂性,提出采用粗糙集理论对多维输入参数进行降维处理的方法;为提高预测准确性和精度,利用蚁群算法对LSSVM的参数进行优化,建立基于粗糙集和ACO-LSSVM的Cr12MoV刀具磨损量预测模型。仿真结果表明,所建立的Cr12Mo V刀具磨损量预测模型合理有效,具有较强的推广能力和较高的预测精度。     

侧铣加工刀具回转轮廓误差预测技术研究

在侧铣加工中,刀具磨损和变形引起的刀具回转轮廓误差在实际加工前难以准确预测。提出一种工件形状刀具轮廓映射的辨识试验方法来获取加工过程刀具回转轮廓误差,并通过多因素正交试验获取了不同工况下刀具回转轮廓误差数据库。基于误差数据,采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）技术建立了刀具回转轮廓误差预测模型。运用遗传算法优化对所提模型有重要影响的核函数参数和错误惩罚因子, 建立了基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LS-SVM)模型,并与未经遗传算法优化的LS-SVM模型进行了对比,试验结果表明,GA-LS-SVM预测模型能更好地适用于刀具回转轮廓误差预测。     

基于多特征融合的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损监测中多传感器融合监测方法的缺点,提出了基于声发射信号多特征融合与最小二乘支持向量机(lease square support vector machine,简称LS-SVM)相结合的刀具磨损状态监测方法。首先,分别采用经验模态分解法、双谱分析法以及小波包分析法提取采样信号在时域、频域、时-频域内的特征,构造联合多特征向量;然后,利用核主元分析法(kernel principal component analysis,简称KPCA)对联合多特征向量进行融合降维处理,通过提取累积贡献率大于85%的主元,剔除了联合多特征中与刀具磨损相关性较小的冗余特征,生成融合特征;最后,将融合特征送入最小二乘支持向量机,有效地实现了（尤其在小样本下）刀具磨损状态的识别,与神经网络识别方法相比具有更高的识别率。     

基于模糊熵与LS-SVM的轴承故障诊断

由于滚动轴承不同状态的振动信号具有不同复杂度的特点,提出利用模糊熵和最小二乘支持向量机(LSSVM)实现轴承故障的准确诊断。模糊熵将模糊理论引入到数据序列的复杂度测度中,能够测量出不同复杂度的数据序列。根据模糊熵计算方法,选择最优参数计算轴承振动信号的模糊熵,作为区分轴承不同故障状态的特征参数。以轴承振动信号的模糊熵为输入,以最小二乘支持向量机为分类器,准确识别轴承故障状态。轴承实测振动信号分析表明,方法能够有效诊断轴承故障,提高故障诊断的准确率。     

基于混沌时序分析方法与支持向量机的刀具磨损状态识别

为了表征、获取与识别刀具的磨损状态,提出一种基于混沌时序分析方法与支持向量机的刀具磨损状态识别方法。该方法利用混沌时序分析方法重构了刀具声发射信号的相空间,并提取了嵌入维数与Lyapunov系数建立了特征空间。使用支持向量机作为分类器,实现了刀具磨损状态的识别。实验证明,在小样本学习情况下,基于混沌时序分析方法与支持向量机的刀具磨损状态识别方法具有良好的学习能力,获得了较高的识别准确率。     

发动机系统可靠性最小二乘支持向量机分析

准确分析系统可靠性,对于评估产品性能和制定维修策略起着至关重要的作用.采用单步前向预测方式,提出了基于最小二乘支持向量机分析发动机系统可靠性的方法.通过对比最小二乘支持向量机和三种神经网络方法的预测效果,验证了算法的有效性,实验结果表明最小二乘支持向量机能够提供较好的预测精度.在可靠性寿命分析中,为了提高分析的准确性和效率,通过程序化的方法绘制了威布尔概率纸,自动获取相关参数,并对比分析了最小二乘支持向量机预测结果与实际数据对发动机系统可靠性指标的影响,结果显示最小二乘支持向量机能够提供较准确的结果,可以作为系统可靠性分析的一种新方法.     

叶切面最大厚度数值计算与应用

以叶切面最大厚度的数值计算方法为基础,探讨叶切面最大厚度计算的计算机实现,介绍叶切面厚度数值计算法的应用实例.     

Natural frequencies of vibration of a class of solids composed of layers of isotropic materials

In a recent paper, the Ritz method with simple algebraic polynomials as trial functions was used to obtain an eigenvalue equation for the free vibration of a class of homogeneous solids with cavities. The method presented is here extended to the study of a class of non-homogeneous solids, in which each solid is composed of a number of isotropic layers with different material properties. The Cartesian coordinate system is used to describe the geometry of the solid which is modelled by means of a segment bounded by the yz, zx and xy orthogonal coordinate planes and by two curved surfaces which are defined by fairly general polynomial expressions in the coordinates x, y and z. The surface representing the interface between two material layers in the solid is also described by a polynomial expression in the coordinates x, y and z. In order to demonstrate the accuracy of the approach, natural frequencies are given for both a two- and three-layered spherical shell and for a homogeneous hollow cylinder, as computed using the present approach, and are compared with those obtained using an exact solution. Results are then given for a number of two- and three-layered cylinders and, to demonstrate the versatility of the approach, natural frequencies are given for a five-layered cantilevered beam with a central circular hole as well as for a number of composite solids of more general shape.     

盘丝极心偏对三爪自定心卡盘找标精度影响的分析

三爪自定心卡盘作为机床的主要附件,已有一百多年的发展历史,尽管目前随着数控技术的不断发展,越来越多地需求高速动力卡盘,但三爪自定心卡盘目前仍有一定的市场。 要保证卡盘可靠地夹紧工件,必须使其有可靠的夹持精度;要保持卡盘的精度,必须要严格控制各零部件公差及误差,如盘丝的极心偏。 　　极心偏是形成圆的渐开线的基圆圆心 (极心 )与盘丝内孔中心不同心所造成的偏差值。它对卡盘精度的影响分两种情况,一是卡爪夹持弧采用配磨,二是卡爪夹持弧采用单磨。本文主要探讨配磨时的影响。 　　卡爪夹持弧采用配磨,即每台卡盘整体…     

双丝杠驱动机构同步分析

介绍了双丝杠驱动机构工作原理,论述了双丝杠运动产生不同步的原因以及如何判定与解决同步问题。     

圆柱面素线的直线度公差带解析

详细分析了圆柱面素线的直线度公差带在新旧标准中定义和解释的区别，并从对圆柱面素线实际要素检测的角度，提出了推行新标准的实际意义。     

膨胀套导向机构的设计

通过分析膨胀套在实际使用产生滑移受阻现象、卡死现象原因的实质,并在分析产生问题原因的基础上提出了改进措施即：增加导向机构。     

广州地铁APM列车制动机理分析

根据广州市珠江新城旅客自动运输系统(APM)列车的运行特点,介绍APM列车制动系统的制动方式及其特点,分析APM列车动态制动和摩擦制动的工作机理及其区别和联系,阐明APM列车制动系统的电控制过程和气控制过程,从而为APM列车制动系统的维护和管理提供一定的依据.     

磨粉机快辊轴承座加工工艺设计

设计了磨粉机快辊轴承座的加工工艺和具体的工装夹具.利用卧式加工中心加工磨粉机快辊轴承座,辅以能够高效快速夹紧的夹具,既可以保证加工精度,又能够提高加工效率.     

活塞销孔加工工艺的改进

我公司于８０年代末引进Aspera公司年产８０万台冰箱（冷柜）压缩机生产线及软件技术，在压缩机加工中，活塞销孔（如图１所示）的加工是难点之一。用镗床加工，质量一直难以达到要求，废品率很高。后来我们将Aspera公司的加工工艺即精镗后滚光改为精镗后用金刚石铰刀粗、精铰孔，由此解决了这个技术难题。（１）原意大利Aspera公司工艺简述其工艺流程为：钻６．５通孔→扩孔至７＋０．１→粗镗７．４７３＋０．０３６、圆柱度０．０１→精镗至７．９３５＋０．００６、圆柱度０．００２→滚光７．９３８＋０．００６、圆柱度０…     

串联混合动力牵引车蓄电池SOC的监测

文中提出了基于安时法计算混合动力电动牵引车蓄电池已用电量，在求出当前蓄电池荷电状态的基础上，利用根据能量守恒模型计算出的蓄电池SOC进行荷电状态校正，采用80C196KC加上相应的感应器来实现。实验表明，该方法测出的蓄电池荷电状态比较准确，有较高的精度。