铣削加工过程多目标优化专家系统

建立了铣削加工多目标优化专家系统,采用带宽容约束方法的多目标优化问题求解控制机,利用Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ神经网络进行优化求解。通过神经网络和专家系统的集成,为切削加工的多目标优化提供了一种新方法。     

小波变换的尺度自适应选择

提出了尺度自适应选择的概念，指出应该根据信号的不同而自适应地选择分解尺度。提出了3种选择准则，即距离准则、能量准则和相关系数准则。根据每一准则可以确定一个适应度函数，并采用遗传算法对分解尺度进行选择搜索，同时利用适应度函数评价不同尺度的分解效果，由此实现了尺度的自适应选择。实例分析结果表明，尺度自适应选择对于提高小波分析的效果是重要和必要的。     

奇异值分解中考虑频率因素的矩阵维数

Hankel矩阵的维数对于奇异值分解的信号处理效果有非常重要的影响,传统的维数没有考虑信号中的频率成分,这是不合理的。通过对频率因素的分析,提出一种确定矩阵维数的最小公倍数法,将原始信号中各频率成分的周期的最小公倍数作为基数,Hankel矩阵的行数和列数必须同时为这个基数的整数倍,并在这一必要条件下使Hankel矩阵的维数最大,由此通过优化得到了最佳的矩阵行、列数。对模拟信号和转子振动信号的处理实例结果表明,与传统的最大维数法相比,在最小公倍数法确定的矩阵维数下,奇异值分解的计算量要小得多,但是却可以获得波形误差更小的信号分解结果。     

模糊奇异性信号的检测机理

工程实际中一般很难有理想的奇异性信号,它们的奇异性往往表现得很模糊。该文从理论上分析了这种模糊奇异性信号的小波检测机理,证明了小波对模糊奇异性信号的检测相当于用一个新小波对理想奇异性信号进行检测,给出了新小波的生成定义与实例、理想奇异性信号的模糊化模拟与检测实例,也给出了一个工程实际模糊奇异性信号的奇异性检测过程,这些实例结果证明了理论分析的正确性。     

数据驱动的NC代码自动生成方法研究

提出了以数据驱动方式来代替常规的人机交互方式对制造模型进行处理，最终可自动生成NC代码。论述了数据驱动文件原理、表达规则、运行方式以及生成NC代码的过程。     

基于自适应小波特征提取一体化神经网络的空调电机振动噪声识别

正确识别空凋电机的噪声类型是改善其噪声效果的重要前提，采用一种集特征提取与识别于一体的神经网络来解决这种识别问题。此网络利用Mexican hat小波作为母小波，同时将基于小波变换的特征提取过程融人为神经网络的一部分，网络学习时可针对输入信号对小波尺度和平移参数进行自适应调整，以实现对信号特征信息的充分获取。给出了此网络的学习算法。利用这一网络对空调电机的三种噪声信号即电磁噪声、不平衡噪声、轴承噪声信号进行了学习和识别，结果表明，学习后的网络以很高的可靠性准确地识别出了电机的不同噪声类型。     

开放式数控系统的UML建模

简要阐述实时UML建模的一般方法。借助UML建模技术 ,建立开放式数控系统的框架模型 ,并针对开放式数控系统中的运动控制子系统 ,构建该子系统的静态和动态模型 ,并简单分析其结构和行为     

基于同构制造单元的多动态联盟制造模式

讨论了模具企业所存在的生产能力与生产任务不匹配的问题 ,分析了模具企业实施动态联盟的难点 ,结合东莞地区模具企业数字化、敏捷化趋势 ,提出了能够有效地促进模具制造数字化、敏捷化的基于同构制造单元的多动态联盟制造模式     

带锯条临界进给力研究

文章分析了细木工带锯机在锯解过程中的受力情况，提出临界进给力是引起带锯机在锯解过程中出现偏移的主要原因，实验测试了不同锯条厚度和张紧力作用下的带锯条静态和动态临界进给力大小，提出了提高锯条锯割稳定性的工艺措施。     

电机电流的检测及其在模糊智能加工系统中的应用

分析了进给电机电流与相应的切削分力之间关系,用最小二乘法建立了它们之间的数学模型,以进给电机电流为监测切削负载的手段,实现了基于模糊芯片的铣削过程的模糊控制。