基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

二进制点云局部特征描述子研究

基于点云局部特征描述的三维目标识别是机器人视觉领域一个具有重要研究价值且富有挑战性的研究方向.尽管目前已有大量三维特征描述子的相关研究工作,但它们大多数采用浮点数,对计算和存储的开销很大,并且鉴别力较弱,鲁棒性不强.鉴于此,从点对特征出发,提出一种鉴别力高,鲁棒性强,结构紧凑,计算迅速的高性能点云局部描述算法——二进制...     

一种点位运动快速轨迹规划算法

文章研究一种点位运动控制的轨迹规划快速算法.以三阶SS曲线轨迹为例,首先分析在三阶纯S曲线轨迹条件下,x、vm、am关于tjs的数学方程,然后从一般三阶S曲线轨迹的方程出发,通过将x、vm、am构成纯S曲线轨迹的方法,比较所得tjx、tjv、tja值的大小来判断对tj起限制作用的量,并进一步讨论得出ta和tv的值.由此得出一般三阶S曲线轨迹的四种类型,提出通过比较构成纯S曲线轨迹下的tjx、tjv、tja值而直接得到三阶曲线轨迹切换时间的快速算法.最后通过实验比较验证,文章快速算法明显比一般算法快.     

基于关键链多项目鲁棒调度

为提高关键链项目调度解的鲁棒性,以鲁棒性指标最大化和多项目工期最小化为目标,提出基于关键链的多项目鲁棒性调度模型。在求解模型方面,为打破优先规则的局限,求解得到解的鲁棒性和质量鲁棒性均较优的关键链调度方案,提出一种关键链多项目调度混合优化算法,通过遗传算法寻找活动的优先权列表,结合基于优先权的关键链多项目调度算法,生成关键链多项目调度计划。通过算例验证并与其他算法进行比较,验证了所提模型和算法的有效性。     

[工程应用]智能制造场景的5G应用展望

为满足智能制造领域物联网当前发展的需求,研究了相应制造场景的5G应用技术。介绍了5G的关键技术,包括5G支持的应用场景、网络切片、网络功能虚拟化（NFV）/软件定义网络（SDN）、多接入边缘计算、设备对设备通信技术等;给出了基于扩展的信息物理系统5层框架,基于该框架分析了多个智能制造场景的5G应用（包括人机界面和生产信息技术、流程自动化、工厂自动化、物流和仓储、设备监控和维护等）;给出了以上应用的5G边缘计算开发框架,以集成上述场景;探讨了5G应用于智能制造场景所面临的多个挑战,以助于5G使能智能制造的落地应用。     

基于灰色关联度分析响应面法的橡胶软模端面抛磨表面粗糙度预测

为解决复合材料加筋壁板上筋条与蒙皮配合间隙不均匀的问题,需在刚模表面上粘贴橡胶软模,并通过抛磨橡胶软模来消除配合间隙,然而,若打磨参数选择不当,则橡胶软模表面易起毛,致使粗糙度值过大,易吸附磨屑粉尘。针对上述问题,搭建了一套基于机器人的橡胶材料除尘端面打磨系统,探究了磨粒粒度、磨头转速、打磨压力、离边距离等打磨参数对表面粗糙度的影响规律。提出一种基于灰色关联度分析响应面法的机器人橡胶垫抛磨表面粗糙度预测方法,建立了橡胶材料打磨后粗糙度Ra值的预测模型,该模型的拟合系数R2值为0.9878,表明模型拟合效果好。使用该模型计算出的Ra预测值与观测值的均方根误差为0.014 47,验证了模型预测的有效性。基于预测模型,获得粗糙度Ra值最小（3.3 μm）的参数组合为：磨头转速4158.9 r/min、抛磨压力38.4 N、离边距离30 mm。     

热弹性效应分析与机床进给系统热动态特性建模

通过一维杆的一维传热的分组显式数值求解,分析热弹性效应的存在及规律,得出随着时间的增长,温升-热变形之间的关系会逐渐趋近稳态,但不可能获得绝对的稳态;在传热过程中,随着距离增加,温度衰减很快,离热源越远的点的热弹性效环应越窄.提出用非线性时序模型与前向神经网络相结合的模型(Nonlinear auto-regressive moving average neural network with exogenous inputs,NARMAX-NN)来辨识热弹性效应.用NARMAX-NN模型对高速进给系统试验台的热动态特性进行建模,获得良好的效果.此方法比多变量回归模型、反馈神经网络模型及广义最小二乘输出误差模型有更好的精度和鲁棒性,能精确地对复杂结构、多热源的时变非线性热误差特性进行建模和预测.     

金属零件直接成形熔积层轮廓识别与缺陷分析

为提高金属零件熔积直接成形的形状尺寸精度和性能质量的可控性,需要实时监测熔积层宽度和识别缺陷及其形状特征。基于CCD数字图像,开发了动态二次生长算法提取真实的熔积层边缘。为解决提取的边缘不连续问题,开发了过滤边缘突变元素的衔接算法。最后,采用基于最大熵的图像分割方法提取缺陷区域,并求取了缺陷区域的位置和形状特征,为缺陷修复提供依据。实验结果表明,该方法能够准确对熔积层宽度进行可靠监测,并对缺陷区域进行准确定位和形状描述。     

高性能洛伦兹电机有源阻尼数模混合控制方法

纳米精度运动控制要求洛伦兹电机驱动具有大推力、高带宽和低纹波特性,相比线性功率变换,开关功率变换的功率大但是带宽低、纹波大。为此,提出一种开关功率变换的有源阻尼数模混合电流控制方法,采用模拟电流控制及数字脉宽调制(PWM)并结合有源阻尼的LCL滤波,实现了洛伦兹电机的大功率、低纹波、高带宽驱动。相比数字控制,该方法有效降低了控制延时,改善了控制延时对相位和有源阻尼带来的不利影响,提高了系统稳定性;同时可以实现高开关频率和采样频率,为提高系统带宽和电流精度提供了条件。最后,通过仿真和实验验证了所提方法的有效性,实现了100 V下稳定的大电流输出、低于2 mA的电流纹波以及6 kHz的电流环带宽。     

复杂形状涂层激光重熔CAM软件的开发与实践

根据激光重熔和多轴联动数控加工的特点,研究了复杂形状涂层激光重熔数控加工的轨迹生成算法,开发了激光重熔CAM软件,并且以抽油杆管接头热锻模为实例对软件进行实验验证.重熔后模具的表面硬度由HRC40提高到HRC50,满足其要求,取得了良好的表面改质效果.