车间环境中遥测电火花加工状态的可能性

为了使多台电火花机床同时工作时遥测其加工状态成为可能,作者详尽地研究了加工时的电磁辐射频谱。通过实验证实:在近场内,电火花加工中的电磁辐射是有限带宽的白噪声,其“特证频率”是由于接收天线与测试仪器的阻抗失配引起的。而在远场内,所呈现的“特征频率”则是机床阻抗特性的反映,不同型号和尺寸的机床所辐射的信号频谱上就出现不同的“特征频率”。这样,能实现在车间环境中多台电加工机床同时工作时分别遥测它们的加工状态。     

基于量子遗传算法优化的空间魔法波形装置动态网格坐标误差分析

研究了一种基于量子遗传算法的空间魔法波形装置的动态网格坐标误差优化计算。空间魔法波形是一种由等长木棍在三维空间拼接成动态网络并由绳索驱动的用于科普演示的装置，木棍网络的每个节点坐标的计算对于装置整体的设计和组装有重要意义。引入一种将量子计算概念（量子态、量子门、量子状态特性、概率幅等）融合到传统遗传算法中的优化算法——量子遗传算法，用量子位表示基因，再利用量子信息的叠加性使每个量子位表达基因的可能性相同，进而通过基因位的旋转完成基因的变异，每次完成变异后判断适应度是否满足条件，满足条件的解将持续更新，在不停地迭代计算下求出最终的最优解。利用量子遗传算法计算变化后的空间魔法波形木棍网络节点的z坐标比使用传统遗传算法和蒙特卡洛算法时的平均精度分别降低了0.027 0%和0.045 8%，该算法的使用提高了在机械设计、制造工艺、计量测试中坐标求解的精度。     

无刷直流电机匝间短路故障定位及定量评估方法研究

针对无刷直流电机匝间短路故障问题,提出一种结合深度迁移学习和多维特征拟合方法,以实现匝间短路故障的精确定位和定量评估。同步采集电机定子绕组的三相电流信号,将一维电流信号转化为图像信号,采用基于迁移学习的卷积神经网络实现匝间短路故障的定位,在确定故障相之后,从电流信号中提取并筛选敏感特征,采用特征拟合方法实现故障等级的定量评估。实验结果表明,所提出的方法能够实现100%精度的故障相定位,同时故障定量评估的相对平均误差低至4.33%。该方法对于永磁电机系统的定子绕组故障精确定位和精密诊断具有潜在的应用价值。