基于支持向量机的颤振在线智能检测

为了检测车削过程中的颤振,提出一种颤振在线智能检测方法。使用最小二乘一类支持向量机,训练出描述特征矢量集的超球面,通过计算被测样本与超球面的距离来判断其是否颤振。基于相干准则和分块矩阵求逆,构造了在线稀疏结构的最小二乘一类支持向量机,将特征信息存储于特征库(字典)中,通过更新特征库实现检测模型的在线进化。在颤振检测的应用中,首先使用小波包分解,得到第三层节点能量的比例作为特征矢量,以离线数据构造特征矢量作为输入,训练得到初始检测模型以及特征库,在线检测中不断更新特征库,实现检测模型的在线进化。试验结果表明,在车削颤振识别中,在线进化的检测模型的识别效果更好,颤振预报准确率高达至99.04%,优于离线模型的预报准确率96.74%。     

人口密集的平原地区矿区地面村庄搬迁规划思路及方法探讨

以平禹九矿村庄搬迁规划为例,阐述了我国人口密集的平原地区煤矿地面村庄搬迁工作的思路和方法,首先要对地面村庄受破坏等级进行合理预测,然后紧密结合矿井采区以及采区工作面接替计划,对地表村庄制定分批分期搬迁的规划,并对此搬迁方法的经济效益和社会效益进行简要分析.     

干式切削环境污染采集方法与影响分析研究

干式切削工艺作为绿色加工的主流工艺,已得到广泛应用,为实现对干式切削加工环境污染的控制,研制了一种可集成采集粉尘、油雾和噪声等数据的机加环境污染采集工具,提出了一种环境污染在线采集方法,进行了单因素试验与正交试验,研究了切削速度、每齿进给量、冷却条件和材料类型对环境污染的影响规律与程度.结果表明:机床防护门前为最佳采样...     

智能车床的颤振实时辨识与在线抑制系统研究

颤振是切削加工中的一种不稳定现象,它会对生产效率、加工表面和机床零部件造成恶劣的影响。因此,在加工过程中避免颤振的发生具有非常重要的意义。提出一种颤振的实时辨识与在线抑制系统,在不额外加装驱动部件的情况下,实现数控机床上加工颤振的智能抑制。该加工颤振智能抑振系统包括三部分:第一,以加权小波包熵作为特征实时地监测车削加工过程,并在颤振开始孕育时就将其辨识出来;第二,一旦检测到颤振,采用基于尺度因子的插值傅里叶算法,将颤振频率实时估计出来;第三,根据颤振频率,计算出主轴转速扰动的幅值和频率,使主轴转速按照指定的幅值和频率周期性变化,及时地将颤振抑制在其孕育阶段。通过薄壁圆盘端面车削试验对该系统进行验证,结果表明,所提颤振实时辨识与在线抑制系统能在颤振的孕育阶段,成功地将颤振检测出来,并及时进行抑制,实现了智能化的颤振抑制。     

人口密集的平原地区煤矿地面村庄搬迁规划思路及方法浅析

 以平禹九矿村庄搬迁规划为例，阐述了我国人口集中的平原地区煤矿地面村庄搬迁工作的思路和方法。首先要对地面村庄受破坏等级进行合理预测，然后紧密结合矿井采区以及采区工作面接替计划，对地表村庄制定分批分期搬迁的规划，并对此搬迁方法的经济效益和社会效益进行简要分析。     

基于多源同步信号与深度学习的刀具磨损在线识别方法

为提高刀具状态监测系统的实用性、避免实际加工过程中工序变换产生的信号干扰,提出一种基于多源同步信号与深度学习的刀具磨损在线识别方法。该方法利用自动触发的方式实现了机床运行在特定工序时的刀具振动、主轴功率、数控系统参数等多源信号的同步在线采集,保证信号同步性的同时有效避免了因工序变换而产生的信号波动干扰;进一步利用高频振动特征实现了 “切削过程”与“切削间隙”采集样本的准确划分,并基于皮尔逊积矩相关系数筛选出强关联特征,保证了多源监测信号融合样本的可用性;最后基于一维卷积神经网络建立了刀具磨损在线识别模型。实验结果表明,该方法无论从识别精度还是诊断效率,均能实现实际加工过程中刀具磨损状态的在线识别。     

四足机器人行走系统研究综述

<正>四足机器人及其衍生而来的四轮足机器人,凭借其卓越的非结构化地形适应性和机动性,在工业巡检等领域得到广泛应用。本文首先对国内外具有代表性的四足机器人行走系统进行结构和构型分析,对不同构型机器人的优缺点及其环境适应能力进行分类对比阐述。其次,针对四足机器人机动性不足的问题,进一步分析了衍生的四轮足机器人,并阐述了不同轮足配置方式对运动的优缺点。最后,介绍了目前四足机器人典型的控制方法,并指出了四足机器人行走系统未来的发展方向和面临的挑战。     

移动式刀具失效巡检系统

为了实现面向产线的柔性化智能刀具失效检测，设计了一种移动式刀具失效巡检系统。通过系统需求分析，针对性地进行了图像采集模块和换刀模块结构设计；通过耦合去噪模块和分类模块，训练了刀具故障诊断模型；通过对机床电流等信号进行分析，实现了失效在线诊断，并与在位检测相结合，解决了检测实时性不足的问题。经过实验验证，移动式刀具失效巡检在实际数控加工过程中进行原位巡检时无错误诊断发生。