基于RF-SVM的发动机缸体孔组加工质量分级监控

为实时动态监控发动机缸体顶面孔组的加工质量,提出基于随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的工序节点处加工质量分级监控模型。设计在工序间快速获取发动机缸体孔组图像的机器视觉系统,提取单缸孔7个特征参数及3个相邻孔间距;用主成分分析法对特征参数进行降维处理,建立样本集合训练孔组整体加工质量RF分级监控模型及单孔加工质量SVM分级监控模型。应用该模型对某发动机缸体顶面孔组加工质量进行在线监控,结果表明,与决策树模型、RF模型和SVM模型相比,所提模型对孔组整体加工质量分级精度可达97.778%,单孔分级精度可达99.167%,能快速响应发动机缸体制造过程质量反馈控制,可有效解决相关工程实际问题。     

基于GANomaly-GRU的直线电机进给系统健康诊断方法

直线电机进给系统因长期在复杂工况环境下服役导致性能及状态转移随机性更强,对其运行状态进行健康诊断,对于及时发现状态退化趋势并进行预防性维护具有重要意义.针对直线电机进给系统健康诊断中缺乏故障负样本且运行数据时序性强等问题,在分析半监督异常检测生成对抗网络(GANomaly)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络原理的基础上,提出一种新的基于GANomaly-GRU的直线电机进给系统健康诊断方法,该方法在GANomaly网络框架基础上引入GRU设计生成器、判别器和重构编码器,以避免网络出现梯度消失和梯度爆炸等问题,第四子网络采用异常样本概率模型和解码重构(Decoding Reconstruction,DR)评分在无负样本的情况下对直线电机进给系统运行状态进行健康诊断.最后在直线电机进给系统健康诊断实验平台上测试和验证该方法的准确性和快速性,并与经典的诊断方法,如异常检测生成对抗网络(Anomaly Generative Adversarial Networks,AnoGAN)、高效异常检测生成对抗网络(Ef-ficient GAN-Based Anomaly Detection,EGBAD)和无监督深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)进行对比,结果表明所提方法平均准确率分别提高了13.1％、24.0％和15.2％,诊断时间分别缩短了37、26和13 ms,表明所提方法较好地解决了直线电机进给系统故障样本数据不足和样本标记问题,对难以获取足量有效故障样本数据的复杂机械装备健康诊断具有一定的参考价值.     

提高工件表面缺陷提取鲁棒性的改进低秩矩阵恢复算法

针对传统的工件缺陷提取方法存在鲁棒性差的问题,提出一种基于同态滤波的改进低秩矩阵恢复算法。首先使用同态滤波方法增强光照分量、抑制工件反射分量,减小光照不均和工件强反光产生伪缺陷的影响;然后应用鲁棒主成分分析模型将工件表面缺陷提取问题转换为低秩背景矩阵和稀疏缺陷矩阵分离的低秩矩阵恢复问题;最后使用非精确拉格朗日乘子法对由鲁棒主成分分析模型转化的凸优化模型进行求解。以带有凹坑、划痕缺陷的轴类工件为样本,通过计算F-measure值完成方法验证,实验结果表明：在不同光照强度的实验条件下,离散傅里叶算法提取凹坑缺陷和划痕缺陷的平均F值分别为0.435 7和0.381 9;本文提出算法提取凹坑缺陷和划痕缺陷的平均F值分别为0.726 0和0.716 9,结果验证了所提算法的有效性和较高鲁棒性。     

直线电机进给系统轮廓误差预测控制方法及仿真研究

为提高永磁同步直线电机驱动的进给系统轮廓轨迹跟踪精度和系统的动态性能,提出了一种显式模型预测交叉耦合控制方法（Explicit model predictive cross-coupled control, EMPCCC）。该方法结合显式预测控制原理与交叉耦合控制思想,对单轴电流和速度信号进行多步预测,将轮廓误差作为反馈量来修正预测控制的给定轨迹,达到轮廓误差预测控制的目的。基于MATLAB/Simulink搭建仿真模型,结果表明,所提EMPCCC方法能快速实现不同转速波形的无超调跟踪控制,且可以实时估计并补偿轮廓误差,提升不同轨迹的轮廓精度。     

北京同步辐射装置X光光刻束线监测系统

本文介绍了安装在北京同步辐射装置（BSRF）3B1束线上的自制同步辐射光束在线监测系统，对光束垂直位置，光斑均匀性及光刻曝光量（同步光积分光强）实现了在线监控，给出了实时在线测试结果。     

基于组态的曲轴数控加工过程监控系统的研究

在分析了曲轴数控加工技术的基础上,采用组态软件开发了曲轴加工在线监控系统。该系统包括机床状态监测、曲轴加工状态实时监控、刀具状态监测以及测头检测状态实时监控等功能模块,同时建立了实时和历史数据库,可实现特定条件下的监控数据查询,并且可以生成数据报表,便于操作人员管理、查询、打印历史记录。该系统具有良好的可扩充性、可修改性、可移植性和可维护性,操作简便为同类零件加工过程监控系统的研究提供了新的思路具有一定的实用价值和推广前景。     

立式加工中心综合误差建模及实验分析

为解决复杂工况条件下数控机床综合误差补偿问题,采用多体系统理论建立热平衡状态下立式加工中心几何-伺服动态综合误差模型。利用激光干涉仪和球杆仪分别对其各单项几何误差和圆运动误差进行测试,发现随着进给速度的增大,几何误差基本保持不变,伺服动态误差逐渐增大,并成为影响综合误差的主要因素,当进给速度达到6 000mm/min时,伺服不匹配占圆运动误差的50%左右。实验结果表明,建立的综合误差模型具有较高的准确性,可为不同工况下机床的误差补偿提供依据。     

袋式除尘器进风风道流场分析及优化

进风风道作为袋式除尘器的重要组成部分,其结构直接决定气流流动与分布状态,进而影响各袋室处理风量。针对袋式除尘器进风风道内各袋室分风量不均匀问题,建立袋式除尘器进风风道CFD参数化模型,依据均分管理论,选取进风管道口面积、袋室入口面积、进风管道口速度为影响因素进行流场数值模拟。结果表明:在研究的3个因素中,对气流均匀性影响最大的因素为进风管道口面积,其次为袋室入口面积,最后为进风管道口速度;在此基础上,采用调整袋室入口面积的措施来优化流场分布,优化后各袋室分风量的最大流量偏差值从23.60%减小至-12.52%,各袋室单元流量分配获得极大改善。     

基于机器视觉的车床主轴径向跳动误差测量方法研究

非接触测量是解决主轴在线测量的途径。为此研究一种机器视觉系统用于机床主轴径向跳动误差的测量。该系统由面阵CCD相机、镜头、光源、计算机和图像处理软件组成。CCD传感器记录主轴边缘点的跳动图像,经过图像数据处理得到边缘点的跳动数值。设计长像距镜头,使得物象比例接近1,结合亚像素定位算法,提高边缘实际定位精度。经过分析验证,系统测量得到的径向跳动误差达亚微米级。表明该方法可以用于检测机床径向跳动精度,适用于转速较低的加工机床主轴跳动误差在线测量。     

基于触发式测头的五轴车铣加工中心曲轴在线测量方法的研究

通过对测头进行标定,将标定值补偿测量时产生的测头触发误差,实现高精度的测量。实测表明测量精度优于20μm,满足大型曲轴零件的测量要求。