数控铣削参数优化方法的研究

为了优化数控铣削参数,以切削比能低、表面质量优为优化目标,对45号钢进行了单工步干式铣削沟槽正交实验.采用多目标遗传算法求解出了不同铣削参数的优化解,并通过对比经验参数与优化参数的实验结果得出了最优铣削参数组合.在最优铣削参数组合下对工件进行加工(粗/半精加工)时,其加工切削比能和工件表面粗糙度比优化前分别降低了46.2%和41.6%,因此本文优化方法可为提高数控铣削加工质量和降低能耗提供参考.     

基于模糊神经网络的机器人感知系统多源信息融合的研究

提出了利用基于模糊神经网络的传声器阵列和双目摄像机信息融合,实现对声源的精确定位和实时跟踪的方法．该方法建立了五层模糊神经网络,设计了各层的输入和输出,利用BP算法调整模糊神经网络的权重和参数获得不同的隶属函数,从而生成相应的模糊规则实现模糊决策．利用Matlab仿真了机器人的感知过程,得到了实际输出和实验输出的误差曲线,验证了基于模糊神经网络多源传感融合算法对于机器人控制的有效性．     

基于模糊神经网络的机器人感知系统多源信息融合的研究

提出了利用基于模糊神经网络的传声器阵列和双目摄像机信息融合,实现对声源的精确定位和实时跟踪的方法.该方法建立了五层模糊神经网络,设计了各层的输入和输出,利用BP算法调整模糊神经网络的权重和参数获得不同的隶属函数,从而生成相应的模糊规则实现模糊决策.利用Matlab仿真了机器人的感知过程,得到了实际输出和实验输出的误差曲线,验证了基于模糊神经网络多源传感融合算法对于机器人控制的有效性.     

基于模糊遗传算法变频空调智能控制方法的研究

通过对目前市场家用空调自动控制原理的分析研究，以空调系统舒适性为多目标优化函数，利用遗传算法结合模糊控制方法对空调系统控制规则进行自动寻优控制，达到变频空调自适应智能控制的目的。     

基于模糊神经网络染整机械多机同步智能控制机理的研究

研究多机同步控制问题具有十分重要的意义。本文采用一种改进模糊神经网络方法实现染整机械多机同步智能控制。与传统的PID控制方法相比，该控制方法具有自学习和自适应能力。提高了多机同步控制的精度，增强了染整机械多机系统的抗干扰能力。     

基于模糊逻辑的环境感知无线网络切换方法研究

传统网络切换仅依赖于数据链路层接收的信号强度。最近的研究尝试综合网络各个层次的信息做出更为智能的决策,然而这些参数不容易测量和量化。为了找到最优切换策略,将这些与切换相关的信息分为基本信息、网络信息和用户信息,并提出了基于模糊逻辑的无线网络切换算法,以对不同网络层次的参数进行收集、处理和保存,同时根据这些参数所属类型,设置不同的权重值来适应不同的应用场景,以达到良好的环境感知和符合用户个人偏好的智能选择。系统仿真结果显示,切换准确率和用户期望契合度进一步提高。     

基于深度强化学习的数控铣削加工参数优化方法

为了提高数控加工中的机床效能和加工效率,探究深度强化学习在加工参数优化问题中的适用性,提出一种基于深度强化学习的数控铣削加工参数优化方法.选取切削力合力和材料除去率作为效能和效率的优化目标,利用遗传算法优化反向传播神经网络（GA-BPNN）构建切削力合力和铣削参数的优化函数,并采用经验公式建立材料除去率的优化函数.应用竞争网络架构（Dueling DQN）算法获得切削力合力和材料除去率多目标优化的Pareto前沿,并结合优劣解距离法和熵值法从Pareto前沿中选择决策解.基于45钢的铣削试验,验证了Dueling DQN算法用于加工参数优化的有效性,相比经验选取加工参数,通过Dueling DQN优化得到的加工方案使切削力合力降低了8.29%,加工效率提高了4.95%,为加工参数的多目标优化方法和加工参数的选择提供了指导.     

多因素影响下基于Bagging-NSGAII的数控铣削稳定性预测与优化研究

数控机床铣削过程中出现的颤振失稳,是限制数控机床加工效率和加工质量的关键因素。铣削稳定性与工艺参数、工艺系统动力学特性密切相关,而工艺系统动力学特性又随加工位置、刀具悬伸量的变化或刀具的更换而变化。因此,针对多因素影响下的铣削稳定性预测和无颤振工艺参数选择问题,本文以数控机床各向移动部件位置、刀具直径、刀具悬伸量和切削参数为变量,提出一种基于引导聚集算法(Bagging)与带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的切削稳定性预测与工艺参数优化方法。该方法首先采用正交实验设计离散数控机床的工作空间,在每个加工位置对不同悬伸量下的刀具进行锤击实验,由此得到各把铣刀对应的刀尖点频率响应函数;然后,在不同工艺参数方案下进行铣削稳定性理论预测,进而引入Bagging算法建立以各向运动部件位置(x, y, z)、刀具直径(d)、刀具悬伸量(h)、主轴转速(n)、切削宽度(ae)、每齿进给量(fz)为输入的极限切削深度(aplim)预测模型;在此基础上,采用该Bagging模型作为铣削稳定性约束,以加工位置和工艺参数{x, y, z, d, h, n, ap, ae, fz}为优化变量,建立最大材料切除率和刀具寿命的多目标优化模型,采用NSGA-II算法求解该模型得到Pareto最优解集,并结合熵权法和优劣解距离法(TOPSIS)选出Pareto解集中的最佳解。以一台三轴立式加工中心展开实例分析,所建极限切削深度Bagging模型的预测误差为2.99%,且铣削加工实验表明获取的{x, y, z, d, h, n, ap, ae, fz}最优配置可实现稳定铣削,验证所提方法的可行性和有效性。     

基于功率谱几何平均的频谱感知算法

利用功率谱极值和几何平均的频谱感知算法复杂度低,抗噪声功率不确定性和抗载波频偏的能力较强,但该算法的主用户信号功率估计不够准确。为了提高频谱感知性能,提出基于功率谱几何平均的频谱感知算法,算法用信号功率谱最大值平均减去信号功率谱几何平均来估计主用户信号功率,用信号功率谱的几何平均来估计信道噪声功率,利用两者的比值作为算法的判决统计量,并推导出检测门限。在AWGN信道、信噪比为-13 dB和虚警概率为0.07的条件下,进行5 000次仿真,改进算法的检测概率为0.975 6。理论分析和算法仿真均表明,改进算法提高了主用户信号感知准确度。     

大迟延过程的预测智能控制

针对大迟延过程,提出一种预测与智能控制相结合的新型控制器。该控制器是根据偏差状况及预测变化趋势,通过模仿人的控制思维方式来选择相应控制量,故可降低对预测模型精度要求。将该控制器用于锅炉过热汽温控制中,仿真实验表明：该控制器的控制品质优于常规控制算法,并具有较强鲁棒性。     

跳汰机选煤生产过程智能控制

基于跳汰选煤的基理建立了以精煤灰分、精煤回收率为控制目标的跳汰机仿人智能控制系统 .智能控制系统由二层构成 .智能控制系统上层以跳汰机实时分选效率、入洗原煤性质和可选性为依据 ,应用专家系统技术 ,实时识别系统状态和趋势 ,实现智能控制系统底层各子控制系统间协调与优化控制 .智能控制系统的底层由一多环模糊控制器构成 ,解决跳汰机多变量控制 .多环模糊控制器分别实现跳汰机系统的给料、排矸石、排中煤、筛下顶水和总用风量模糊控制 .实际应用表明 ,此种跳汰机智能控制系统可以较好地解决跳汰选煤生产过程实际控制问题 ,取得较好经济效益     

Impact of Modal Parameters on Milling Process Chatter Stability Lobes

1 Introduction Nowadays, millingis widely usedinfabricating of components of autos ,aircrafts , moulds and dies . Withthe rapid development of numerical control techniques ,the production efficiency and product quality are in theli melight . However ,as millingis anintermittent process ,a periodic forceinteracts betweenthe cuttingtool andworkpiece which makes the chatter vibration developed at specific conditions . This phenomenon may result in areduced productivity,increased cost andinconsist…     

智能控制在黄原胶发酵温度及pH值控制中的应用

简介了黄原胶发酵过程的工艺与特性 ,重点讨论了发酵过程温度和pH值的控制问题 .控制的重点与难点是系统的非线性与时变特性 .采用决策逻辑单元 ,将模糊控制与智能PID控制相结合 ,以调节温度 ,通过分析系统的误差曲线 ,用仿人智能开关控制方法控制pH值 .智能控制的方法取得了较好的控制效果     

铣削过程非线性动力学的研究进展

随着高速铣削技术的发展,铣削过程动力学的传统线性理论已经不能保证所建模型的精确度,而非线性理论可以更好地解释颤振发生、发展和自稳定的全过程.考虑铣削过程非线性因素,是准确预测高速铣削过程中的颤振临界值、工件表面位置误差的前提.从探讨高速铣削过程非线性动力学发展的角度,分析了动力学模型中非线性因素的来源,介绍了非线性铣削系统再生颤振、分叉与混沌的研究进展,并展望了铣削过程非线性动力学的发展趋势.     

间歇过程智能控制的发展与展望

介绍了间歇过程控制的发展过程,描述了间歇过程控制标准的产生与应用,阐述了智能间歇过程控制的研究现状及其广泛的应用.提出了智能控制是间歇过程控制发展出路的观点,其中智能控制与常规控制的结合、智能软测量技术和集成化智能控制是间歇过程控制的重要发展方向.     

周铣加工表面形貌仿真新算法

考虑主轴偏心，基于周铣过程中刀具切削刃上任意点与工件相对运动的轨迹方程和周铣过程几何特征，构造出可以求解周铣加工表面上任意一点形貌高度值的三维表面形貌仿真算法，并给出了相应的仿真算例。该算法无需对刀齿进行微段离散，并且不依赖于工件网格划分，加工表面上任意一点形貌高度值的计算次数等于刀具齿数，具有通用性好、运算速度快、结果准确度高的特点。     

基于模糊模式的交通灯智能控制研究应用

针对智能控制重要分支之一的模糊控制,本文主要阐述了模糊模式在智能控制中的研究应用.首先简要介绍了智能控制的发展概述,然后描述了模糊模式和其特点以及模糊模式控制系统的主要组成部分.模糊模式在交叉路口的信号灯智能控制中的应用,表明模糊模式控制能够有效减少单交叉路口平均车辆延误时间,使交叉路口通行更为通畅.     

基于水幕冷却流量过程的模糊建模与控制

分析了首钢中厚板轧后处理中的水幕控冷工艺过程,提出了一种双闭环流量比值模糊控制系统方案.利用模糊逻辑与神经网络相结合的方法对水幕动态流量过程进行了理论分析、模糊建模,设计了模糊控制器.借助于MATLAB语言及其模糊控制工具箱进行了仿真验证.结果表明,所建的模型和所采用的控制策略是行之有效的,控制性能品质满足生产工艺的要求.     

基于切削稳定理论的铣削材料去除率

针对铣削加工,为保证切削效率,建立主轴转速、轴向切深和径向切深的三维稳定性极限图,以工件材料最大去除率为优化目标,合理选择切削参数,从而在保证切削加工质量的前提下,更快、更好地完成铣削加工.仿真结果表明:由于不同铣削系统的动态特性不同,稳定条件下最大材料去除率随径向切削深度的增大的变化趋势差异明显,因此,需要对不同系统进行具体分析,才能找到切削参数的最佳匹配.