钛合金螺旋铣孔参数对表面粗糙度影响研究

螺旋铣削作为一种新工艺在钛合金制孔方面得到广泛应用,表面粗糙度是评价钛合金孔加工质量的重要指标。基于Matlab建立钛合金螺旋铣孔表面粗糙度预测模型,开展钛合金螺旋铣孔实验,研究发现:在0.15~0.25 mm/rev范围内,随着螺距的增大,钛合金孔表面粗糙度呈现先减小后增大的变化趋势;在0.03~0.05 mm/tooth范围内,随着切向每齿进给的增大,表面粗糙度呈现先逐渐增大后减小的趋势;类似的,在2 500~3 500 r/min范围内,随主轴转速的提高,表面粗糙度变化曲线呈现先升高再降低的规律,但之后又有平缓上升的趋势。研究结果可为钛合金螺旋铣孔参数优化及表面粗糙的控制研究提供重要实验依据。     

模糊—积分控制器在水处理过程中的应用

设计了一种具有积分环节的模糊控制器,并由西门子S7200系列PLC实现. 将模糊积分控制器应用于反渗透水处理设备中,结果证明可实现水处理过程电导率实时自动控制,提高了反渗透水处理过程中设备的工作效率和原水的利用率.     

基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别

无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别，作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征，提取信号二维谱熵指标作为特征指标，运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法，对无缝钢管的缺陷进行识别，结果表明，该方法具有很高的识别精度，实例中识别准确率达100％，由于该识别方法不需要示教学习过程，因此能够应用于实时在线缺陷识别。     

一种改进的特征面积和特征能量计算方法及其应用

特征面积、特征能量算法是时域分析方法中识别信号局部突变的有效手段 ,但传统算法在用于含有低频或直流干扰信号的场合时具有局限性。分析了无缝钢管在线漏磁检测原理 ,对钢管缺陷识别技术中的特征面积、特征能量算法进行了改进 ,提出了新的算法。结果表明 ,利用改进后的算法对有缺陷区域的特征面积、特征能量进行计算的结果与无缺陷区域的计算结果差别明显 ,二者之比有大幅度提高。有外伤与无伤特征面积之比值大于 2 8,特征能量之比值大于 90 0 ,有内伤与无伤特征面积之比值大于 10 ,特征能量之比值大于 90。以此特征面积和特征能量作为特征量识别钢管缺陷及判断内、外伤的类型 ,效果良好。该方法容易实现 ,适于生产过程中进行实时监测     

基于小波包和径向基神经网络轴承故障诊断

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号.通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量.应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射.现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障.     

小孔钻削加工自适应控制

本文介绍了一种用单片机探制的小型台钻,它可以实现小孔钻削加工自适应控制.应用装在钻床夹具与工作台之间的测扭、测力压电日用品体传感器,同时测量轴向力与扭矩的变化值,根据所测扭矩、轴向力大小调整钻削进给量,控制钻头轴向进退及排屑,从而保证小孔、深孔的加工效率与可靠性.     

支持向量机在刀具磨损多状态监测中的应用

基于多传感器信号、采用多分类支持向量机(support-vector-machine,SVM)实现了刀具监测的多状态辨识.通过对切削过程中的多向切削力和振动信号等多传感器信息进行分析,分别获得时域、频域和小波域的信息作为磨损分类特征;同时,运用基于一对多(one-versus-all,OVA)的多分类支持向量机对刀具不同磨损状态下的特征数据样本进行训练和识别.对切削过程中不同磨损状态的分类结果表明,多分类支持向量机具有出色的学习能力,能够实现在小样本情况下的不同磨损阶段分类,并具有较高的识别精度.     

基于HV分割的精确碰撞检测及其应用

为了实现虚拟加工环境中的精确碰撞检测,采用了HV分割的方法以实现三维物体的自动分割,并且在HV分割后很容易地实现包围盒重构,从而对其进行精确碰撞和干涉检测.对于任意两个在虚拟设计环境中的以任意角度旋转的三维物体,采用HV分割均能精确地检测出它们之间的碰撞.该算法在虚拟车削环境中的应用实例可以说明,该算法与传统的包围盒法相比,可更为准确地实现仿真中的碰撞检测.     

小孔钻削加工自适应控制

本文介绍了一种用单片机探制的小型台钻，它可以实现小孔钻削加工自适应控制．应用装在钻床夹具与工作台之间的测扭、测力压电日用品体传感器，同时测量轴向力与扭矩的变化值，根据所测扭矩、轴向力大小调整钻削进给量，控制钻头轴向进退及排屑，从而保证小孔、深孔的加工效率与可靠性．     

非平稳信号的时变自回归建模及其在轴承故障诊断中的应用

基于时变自回归（TVAR）方法实现了非平稳随机信号的参数化建模,提出采用最小信息准则确定模型阶数．通过多分量线性调频仿真信号的时变谱估计,表明该方法分辨率高,没有交叉项的干扰,计算速度快．在仿真分析的基础上,应用参数化时频谱和BP神经网络方法进行滚动轴承故障信号的分类和辨识,并基于能量法对时频图进行特征提取．分析结果表明,时变自回归方法的拟合精度高,能有效提取轴承故障信号特征,同时结合神经网络能对故障进行准确诊断．