变速切削系统的振动响应特征

研究了变速切削系统的振动响应特征，理论分析和实验结果均表明，在发生再生型颤振时，变速切削系统的振动响应和动态切削力的频率随时间的变化规律和机床主轴转速随时间的变化规律相同；动态切削力为一宽频的激励信号，振动响应为一窄带的响应信号；动态切削力和振动响应的包络变动周期与机床主轴的变动周期相同     

变速切削过程中电机电流的变化特征

本文就变速切削过程中电机电流的变化特征进行了较为系统的研究。理论分析和试验结果表明,采用变速切削加工时,电机瞬时电流确有一定程度的波动,但不影响机床电机的正常使用;在变速参数中影响电机瞬时电流波动最为显著的因素依次为变速波形、变速幅度和变速频率。     

New Improvement for Monitoring Small Drill Breakage with Acoustic Emission

ＮｅｗＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｆｏｒＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｍａｌｌＤｒｉｌｌＢｒｅａｋａｇｅｗｉｔｈＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎ￥（杨青）（王东鹏）（穆玉海）（马玉林）（袁哲俊）ＹＡＮＧＱｉｎｇ；ＷＡＮＧＤｏｎｇｐｅｎｇ；ＭＵＹｕｈａｉ；ＭＡＹｕｌ...     

基于小波奇异性的电主轴振动信号处理

将小波奇异性理论运用到高速电主轴振动信号处理中,分析了如何进行小波奇异性信号重构的方法,提出了电主轴振动信号奇异性检测算法。构建了电主轴信号测试与处理系统。根据小波变换后信号与噪声在各尺度空间呈现的不同特性,对小波逆变换信号重构,提取了高速电主轴振动信号特征。仿真实验表明,利用小波奇异性对电主轴振动信号进行处理,能够去除噪声对加工过程监控系统的影响,同时还可以对机械故障信号进行预测,达到了提高电主轴使用寿命的目的。     

基于多感知信息的数控铣削过程智能控制

首次提出基于多感知信息的数控铣削过程智能控制方法．首先,使用分频采样技术,从测力仪分别采集代表铣削力和振动的信息．其次,依据铣削力信号,用模糊逻辑控制,通过改变进给速度实现恒力加工;同时由振动信号的功率谱判断有无颤振发生,并在颤振发生时辨识主振频率,计算最优主轴转速,进而达到实时抑制再生颤振的目的,最后提出试验方案,并实际验证所提方法的可行性．     

动特性测测定动态切削力

以自动控制理论和信号分析技术为基础,提出采用系统动态特性测定及信号分析技术获得动态切削力。     

基于小波分析的钻头破损检测

采用小波分析技术对钻削过程中由于钻头破损导致的进给电机电流信号变化进行处理,运用了小波分析具有的自适应滤波特点,有效地提取了刀具破损信号特征,并与声发射信号融合,建立了方法简单、可靠度高的刀具破损检测系统,这种方法克服了单独使用电机电流法和声发射法的缺点。利用研制的系统在Makino Fanuc74-A20上进行了实测,测量结果表明利用所研制的系统检测φ1mm以上的钻头破损检出率达到了99％,完全能满足实际自动化加工系统的需求,从而证明小波分析的时－频特性能有效地显现出信号的局部变化,在融合声发射信号的条件下能大幅度减少刀具破损检测的误报率。     

基于BP神经网络的立铣加工振动快速预估

结合研制的立铣加工过程虚拟仿真系统和实验测量铣削力信号,训练并建立优化的1-20-1型BP神经网络模型,快速实现铣削加工过程刀具-工件系统振动状态的预估.对比神经网络模型预估的振动结果与实验测量振动信号可以看出,二者数据吻合较好,表明铣削虚拟仿真系统与神经网络技术的结合能够高效低耗地用于不同铣削加工条件下铣削振动状态的快速预估和加工过程监测.     

直驱电机多信号采集测试系统研究

直驱伺服电机因高精度、高速度的性能是目前机电设备替代传统传动驱动的重要元件,也是伺服驱动技术的发展方向.开发了应用于直驱电机的测试系统,调理电路为多路传感器提供电源、信号接入、调理并送至数据采集系统进行数据处理和记录.该调理电路可被力矩电机(伺服系统)和直线电机(伺服系统)试验台通用,具有不少于16路硬件通道,并可复用接入更多传感器信号.     

基于单片机的无刷直流电动机脉宽调速系统

针对以往无刷直流电动机多由单片机附加许多种接口设备构成,难于实现从位置环到速度、电流环的全数字控制问题,设计了采用SPCE061A型16位单片机的脉宽调速系统.该单片机主要完成位置传感器信号的采集、电动机换相信号的输出、电动机转速的测量以及数字PWM 调速信号的输出等功能.电动机驱动电路采用开关速度快、功耗低的MOSFET管全桥方式.实验证明,该系统响应速度快,动静态特性良好,适用于对小功率无刷直流电动机的速度调节.     

切屑状态在线监测的信号特征

通过在大量实验,获取了镗削加工中振动加速度、切削力和切削热信号数据,对于不同切削形态下各种信号的特征进行了深入讨论,并对用于切屑状态分类的各种特征向量的优劣进行了比较与分析．     

基于多传感器数据融合的加工质量预测技术

多传感器数据融合技术已受到广泛关注．它的理论和方法已被应用到许多研究领域。基于多传感器数据融合技术,通过分析影响加工质量的多种因素．综合考虑铣削过程主轴电机电流信号、工件振动信号、主轴转速、进给速度、切削深度、切削宽度、顺,逆铣及刀具直径8种因素。以这8种因素作为神经网络输人,进行信息融合,以加工尺寸误差作为目标输出,建立了RBF神经网络加工尺寸误差智能预测模型。     

电容耦合连接器及其信号完整性分析

传统的压配模式连接器在每次连接时需要插拔,插入力使引脚遭受磨损和扭折,针对此问题提出了一种电容耦合连接器.该连接器根据AC耦合原理,利用两条传输线相互重叠形成的电容,将发射端信号耦合到接收端,信号传输界面是非接触的,插入力为零,消除了磨损和扭折的现象.通过分析电容耦合连接器物理结构对接收端脉冲波形的影响,提出了连接器尺寸的选择策略与合理的均衡方案以减小符号间干扰,提高了信号的传输速率.仿真结果显示,电容耦合连接器的信号传输速率可达16Gb/s.     

气隙调衡式混合励磁直线同步电机特性

针对直线电机无绳提升系统中因气隙不均匀引起的轮轨间振动、噪声和磨损等问题,设计新型的混合励磁直线电机. 通过改变次级励磁电流来调节双边气隙磁场和法向电磁力,进而调节双边气隙平衡,有效地降低轮轨间压力. 介绍新型电机的拓扑结构及气隙磁场调节原理,分析主要结构参数对电机性能的影响,确定样机的基本参数. 研究不同负载工况下次级励磁电流对法向电磁力的调节特性,分析次级励磁电流对直线电机空载反电势和电磁推力的影响. 研究结果表明,次级直流励磁电流对电机法向电磁力具有良好的调节能力,对电机推力输出基本没有影响. 在相同的负载工况下,法向电磁力随次级直流励磁电流基本呈线性变化. 当电机负载增大时,直流励磁电流对法向电磁力的调节能力略有降低. 实验结果与有限元分析结果基本吻合,验证了本文理论分析的正确性.     

基于田口法的微织构PCBN刀具织构参数优化

利用有限元分析软件ABAQUS研究微织构PCBN刀具车削Cr12MoV的过程,采用田口法进行正交试验设计,通过信噪比分析方法研究刀-屑实际接触面积、切削力和切削温度随织构参数的变化规律,并获得织构参数的最优组合.结果表明,刀-屑实际接触面积分别随织构槽宽和织构刃边距的增大而减小,织构槽宽和织构刃边距对刀具的切削性能影响...     

逆变器供电对永磁同步电机振动和噪声的影响

为了分析逆变器供电对永磁同步电机（PMSM）电磁振动噪声的影响,建立了一台PMSM多物理场耦合振动分析有限元模型。首先,利用ANSYS建立电机2D电磁模型,通过有限元法分别计算了逆变器和正弦电流供电情况下4 000 r/min电机的磁通密度;然后,应用节点力传递法将电磁力耦合到定子齿上进行谐响应分析,计算电机振动噪声,分析逆变器和正弦电流供电下PMSM电磁振动和噪声频谱特性。     

基于连续高斯密度混合HMM的刀具磨损状态监测

针对端面铣刀磨损状态的识别问题,根据隐式马尔可夫模型(HMM)具有良好的模式分类能力,提出了基于连续高斯密度混合HMM(CHMM)的刀具磨损状态监测系统.以铣削力作为监测信号,应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理,并提取信号的能量特征作为CHMM的输入向量,训练CHMM模型,再用训练好的模型对未知的刀具磨损状态进行监测与识别,实验结果表明该模型可以对刀具磨损状态进行准确的识别,且所需训练样本数较少,对刀具状态的智能监测具有很好的实际意义.     

刀具破损和磨损自动监测技术

介绍了在加工过程中同时监测主轴电机电流和声发射信号,综合实时判断车刀、钻头等刀具的破损和极限磨损的原理;监测系统框图以及实验方案、实验结果.该系统可自动识别直径0.8mm 以上的钻头破损,大于面积0.2mm~2的车刀破损和极限磨损,成功率达96%以上。     

多刀具纳米切削铜过程研究

运用分子动力学模拟技术建立多刀具纳米切削铜模型,工件原子间相互作用力采用eam势计算,工件与刀具原子间相互作用力采用morse势计算,刀具原子间相互作用力采用tersoff势计算.通过分析切削过程中瞬间原子图像、切削力、能量、温度,发现多刀具纳米切削过程并不等同于单把刀具多次走刀,刀具之间相互干涉会影响切削力的变化.结果显示多刀具与单把刀具切削比较,切削力在一定程度内会变小,工件的温度相对较高,最终会影响切削效果.     

声振信号联合1D-CNN的大型电机故障诊断方法

针对复杂运行环境下大功率电动机故障诊断准确率不高、算法泛化能力差的问题,提出一种声振信号联合一维卷积神经网络（1D-CNN）故障诊断方法. 首先对采集到的声信号采用背景噪声库联合稀疏表示去除噪声,然后将声音信号进行带通滤波（7~20 kHz）,叠加低频振动信号（7 kHz内）形成频带更完整的电动机状态表征信息. 再对经过滤波提纯处理后的信息进行重叠式数据扩容,获取1D-CNN训练所需大量数据. 最后将数据样本输入1D-CNN进行学习训练,采用局部均值归一化（local response normalization,LRN）和核函数去相关性改进1D-CNN模型结构,降低抽油机正负半周工况波动对电动机诊断准确性的影响. 诊断结果表明:声振信号联合分析的卷积神经网络故障诊断总体诊断准确率达到了97.75%,泛化能力好,与传统的电动机故障诊断方法相比优势明显.