化学辅助软性磨粒流抛光技术

针对当前模具结构化表面抛光难度大的问题,提出了一种新型的光整加工技术——化学辅助软性磨粒流抛光。阐述了化学抛光、软性磨粒流抛光的工作原理以及相互协调作用机理,对化学抛光液中各组分的抛光作用进行分析,探讨了软性磨粒流中流体的速度、磨粒的粒径与体积含量3个主要工艺参数对材料去除率的影响规律,提出固液两相流场的数值模拟、环保型化学液的配置以及理论模型的建立是3个关键技术,最后对化学辅助软性磨粒流抛光应用前景进行展望。     

基于SA-ANN的认知机制建模与识别优化算法

人脑认知过程机制建模是人工智能研究领域的重要方向,当前基于统计模板分析与反向传播神经网络（BP-ANN）的认知方法在聚类计算与知识理解方面存在不足.针对上述问题,提出了一种基于模拟退火神经网络（SA-ANN）的认知过程机制建模方法.对人脑认知物理过程及其基本特征进行了分析,建立了面向认知过程的SA-ANN推理模型.提出了一种改进的模拟退火神经网络（ISA-ANN）识别优化算法,对认知过程信息特征提取、知识学习训练等关键环节进行了模拟研究.设计了认知过程机制算例,开发了相应的原型软件系统,对理论结果进行了验证.结果证明,该方法具有较好的聚类性能,可以针对具体测试对象进行准确识别,能够得到相对精确的认知演化规律.     

基于小波的钢液连铸下渣检测系统

对外国内外钢液连铸下渣检测系统(SDS)技术进行调研和分析的基础上,提出一种基于小波分析的SDS实现方法.针对SDS的设计与实现特点,搭建以振动测量为基础的试验平台.通过对钢包到中间包保护浇注的过程及其支承结构的相关研究,建立保护浇注支承结构的振动动力学模型,并且考虑对钢液冲击力的变化及影响测振点振动的因素,利用基本小波处理方法对钢水振动信号进行初步分析,并通过小波包技术进行进一步的特征提取,最终实现对钢液状态的有效识别.试验证明:该方法实现成本较低,对现有生产设备改造较小,使用寿命长,下渣检出度可达95%以上.     

基于CLIPS的故障诊断专家系统开发环境

为了缩短故障诊断专家系统的开发周期,增加开发过程的灵活性,提出了一种基于Protégé+CLIPS+Eclipse工具链的运行于Linux操作系统下的故障诊断专家系统开发环境搭建方法.利用Protégé实现故障诊断专家系统构架模型,并对其进行了本体语言描述.结合C语言集成产生式系统（CLIPS）的应用程序接口,设计实现了系统的推理机与知识库,进行了相关规则的推理与判断,缩短了专家系统核心框架的开发时间,增加了系统柔性.基于构件化思想,将各系统模块以Eclipse插件的形式进行封装集成,根据用户的具体需求进行配置、重构,统一编译生成了专家系统应用实例.实验结果表明,该开发环境可移植性较好,能够在较短的时间内开发出有效的故障诊断专家系统.     

磨粒流精密加工中的测控系统研究

针对磨粒流具有变化无形和无孔不入的特点,研究了磨粒流精密加工中信号的测量、传输和控制.测控系统通过流量、压力和液位检测单元以及转速控制单元构成闭环控制系统.系统主控模块采用ARM嵌入式系统和RT-Linux实时操作系统,测控模块的通信采用RS-485总线架构及检验和校验码方式,控制单元利用模糊理论来控制水泵转速,实现湍流的稳定运行.该测控系统实现了任务的实时并行处理,通信可靠、额外开销少、泵速控制效果平滑,满足磨粒流精密加工的要求.     

基于设备网络服务框架的微网监控构架与自适应服务方法

针对传统的基于客户机/服务器(C/S)模式的微网监控系统缺乏对动态网络的适应性支持和Multi-Agent安全性不足的问题,提出了基于新一代网络中间件——设备网络服务框架(DPWS)的微网分布式监控架构和自适应服务方法。根据微网的特点和要求建立了微网系统的网络监控模型。利用DPWS的"即插即用"机制解决了设备入网的自动识别、自动入网问题,通过服务调用和事件订阅服务实现了对目标数据和状态的实时观测,运用HTTPS方法确保了数据传输的安全性和完整性。软件开发与仿真证明该系统具有良好的动态性和自适应能力,能够实现对微网监控设备的智能化管理。     

结构化流道近壁区软性磨粒流流动仿真及实验研究

为了揭示结构化流道近壁区软性磨粒流的压力场及速度场的分布规律,有效预测其软性磨粒流的材料去除特性,采用VOF多相流模型和RNG 湍流模型,通过对结构化流道的结构进行合理的网格划分和特殊边界条件设置,对结构化流道内部的软性磨粒流流动进行数值模拟。仿真结果表明：不同的软性磨粒流入口位置对工件加工会产生影响;结构化流道中软性磨粒流的压力场、速度场和软性磨粒流的去除率随着加工区域位置的不同而不同;加工区域入口区域的压力、速度值存在突变,为此在实际加工用引入了引流模块。流场数值模拟和实验研究结果趋势是一致的,数值模拟为深入研究软性磨粒流的基本规律提供一种理论工具     

基于CLIPS与ANN的嵌入式故障诊断专家系统

嵌入式故障诊断技术要求针对性强、占用空间小、可配置、实时性好，传统的故障诊断技术需要大量的数据资源作为支持，不能满足以上要求。提出了一种基于C语言集成产生式系统（CLIPS）与人工神经网络技术（ANN）技术的嵌入式故障诊断专家系统E—FDES。对故障诊断专家系统及其相关技术进行了深入研究，在Linux环境下搭建了专家系统开发环境以及相应的设计工具链；基于构件化设计思想，使系统具备较好的可配置性与可扩展性，同时可以对数据处理构件以及图形用户界面构件进行裁减，以满足嵌入式系统的基本运行要求；利用CLIPS提供的应用程序接口设计实现了相对精简高效的规则库与知识库，并通过ANN信息融合算法完成判断与推理。工业应用系统实例证明：其在ARM—Linux嵌入式环境下运行稳定，上下文切换迅速，能够对一些常见故障进行有效识别。     

矢量量化在钢水连铸下渣检测方面的应用

针对当前钢水连铸下渣检测系统（SWCC-SDS）成本高、难于安装等问题，提出了一种基于矢量量化（VQ）技术的钢水下渣检测方法.对钢水连铸下渣过程进行了研究，根据连铸过程中钢水、钢渣产生的振动差异，确定了把振动信号作为主要检测信号的实施方案.利用振动传感器，搭建了远离钢水的控制系统，解决了钢渣检测的传感器易耗问题.通过VQ技术对经过预处理的实时信号进行特征提取、码本训练，来判断钢水状态，实现连铸下渣的自动控制.实验结果表明,该方法成本低，对现在有设备改造小，下渣检出率在95％ 以上，符合钢水连铸的生产要求.     

基于自校正PID的加弹机温控器

针对加弹机温控系统通道数目多、精度要求高、影响因素复杂等问题,在对当前温度控制所采用的方法进行广泛调研的基础上,提出了一种基于自校正PID控制技术的加弹机温控方法。分析了加弹机温度控制的特殊性,阐述了现有温度控制的一般处理方法及存在的问题,并指出自校正PID控制技术的优势。运用热力学方程建立温控对象的离散数学模型,并对模型参数辨识进行了深入探讨,利用极点配置方法设计了温控器,给出了加弹机温控系统的实施方案。工业现场实验证明该系统实用有效,精度满足要求。