用于监控的切削过程参数估计与刀具磨损特征选取

切削过程的故障诸如刀具磨损、颤振等均与过程的动态特征密切相关,为提供监控所必须的故障模式识别的特征值,本文介绍了适用于监控的切削过程连模与动态参数在线估计方法;刀具磨损特征值的计算;最后通过钻头磨损实验结果的分析、比较,证明了本文提出的用阻尼比的正则滑动平均值 M 以及阻尼比的正则方差 D 作特征值,可有效地监控刀具磨损.     

基于模糊神经网络的刀具磨损识别

为了实现刀具磨损状态的自动识别，采用机床功率法进行了刀具自然磨损和不同切削参数（切削速度、进给量和切削深度）对功率信号影响的实验。在此基础上，建立了功率信号的时序AR模型。在提取作为刀具磨损特征量的AR模型参数时，考虑了切削用量对模型参数的影响，提出了特征量选取的准则，使所提取的特征量更加实用化，通过具体自学习和良好函数逼近能力的神经网络获得了特征量对刀具状态的隶属函数，并利用模糊神经网Fuzzy ART实现了刀具磨损状态的自动识别，识别正确率为95%，说明所提出的方法是有效可行的。     

刀具磨损的在线监测

在自动化加工中,为了保证加工系统工作的可靠性和产品质量,必须实现刀具磨损的在线监测。本文综述了现有的监测刀具磨损的方法,并对利用切削力、噪声发射、振动和电机功率的变化信号监测刀具磨损的方法作了较详细的介绍。     

天然单晶金刚石刀具的磨损

对金刚石刀具的磨损和晶向选择问题进行了试验观察和理论分析。结果表明：金刚石石刀具的磨损形态主要有前刀面月牙注磨损、后刀面边界沟槽磨损、刀刃附近的光滑磨损带及刀刃处的微小劈裂磨损。     

刀具磨损及抗磨方法的研究

根据金属切削过程的微观变形特点,分析了切削刀具的磨损形式和磨损机理,并结合国内外切削刀具的研究成果,运用现代磨损理论,进一步探讨了金属切削刀具的抗磨方法和抗磨机理。     

基于改进人工蜂群算法和极限学习机的刀具磨损监测

为了提高机械切削加工中刀具磨损量的实时监测精度,运用极限学习机建立刀具磨损监测模型,提出一种引入虚拟蜂的改进人工蜂群算法,对极限学习机随机产生的输入层权值和隐含层阈值进行优化。采用时域分析和经验模态分解,提取铣削加工中的切削力信号、振动信号以及声发射信号的时域特征和内禀模态能量比,从中选出对刀具磨损敏感的特征作为监测特征。利用建立的监测模型计算得到刀具磨损值,实验结果表明,优化后的极限学习机能够准确地预测刀具磨损值,且具有更简单的网络结构,同时改进后的蜂群算法也表现出了更好的寻优能力。     

一种基于模式识别的刀具磨损监测方法

将刀具磨损状态的在线监测作为模式识别中的两类模式分类问题,从切削振动信号中抽取特征向量;根据投影原理构造了最佳特征平面.在此基础上提出了一种具有自学习功能的G(D)判别函数,对车削试验的磨损状态进行分类,确诊率达95％,漏诊率小于0.6％,判别时间少于15s,适用于在线监测。     

超高速铣削刀具的磨损机理

应用有限元法分析了超高速铣削刀具刀齿的受力和应力，并分析了超高速铣削刀具的热传导特点，根据刀具的受力和热作用分析表明，超高速铣削时最大主应力产生在刀具内周边处，且刀齿的受热过程为一个持续时间极短的热脉冲过程。在此基础上，讨论了超高速铣削刀具的磨损形式和过程．刀具的磨损形式主要有由机械摩擦引起的磨粒磨损、热脉冲应力和力脉冲应力引起的疲劳断裂及粘结磨损，并在刀齿根部产生最终断裂。     

基于CC2430的刀具磨损检测系统

设计了一种以MEMS加速度传感器和无线射频芯片CC2430为核心的刀具磨损检测系统,完成了系统的软硬件设计、制作与系统调试,研制出了试验样机。对刀具磨损监测系统进行了积极的探索,为刀具监测系统研究探索了一种新的思路,丰富和发展了刀具监测技术。     

带误差补偿的刀具智能监控系统

以数控车削加工为例,建立刀具状态向量,通过神经网络BP算法程序综合分析,建立刀具智能监控系统,并与机床定位误差补偿系统联动,完成提高加工精度和刀具工况监察的综合智能控制。     

Intelligent Tool Failure Monitoring for Machining Processes

ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｏｏｌＦａｉｌｕｒｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｆｏｒＭａｃｈｉｎｉｎｇＰｒｏｃｅｓｓｅｓ￥ＷａｎＪｕｎ，ＺｈａｏＦａｎ，ＷｕＸｉｅｑｈａｏ，ＣａｔＦｕｚｈｉ万军，赵凡，伍星浩，蔡复之（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｒｅｃｉｓｉｏｎＩｎｓ...     

基于奇异熵的磨粒群特征提取

为定量分析磨粒群,利用销-盘摩擦磨损试验机进行船用柴油机活塞环-缸套材料配副磨合磨损试验.在铁谱显微镜上对不同磨损阶段的磨粒群图像进行观察分析,应用奇异熵提取磨粒群图像的低频特征参数和高频特征参数.结果表明:低频特征参数和高频特征参数刻画了磨粒群图像上磨粒的形态特征.低频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒尺度大小,其值越大,磨粒越大;高频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒的数量,其值越大,磨粒越多.低频特征参数和高频特征参数可作为磨粒群特征参数.     

基于工艺规程的加工特征模型

随着三维CAD设计软件的发展与普及,计算机技术在设计中的应用已不再局限于传统的计算、绘图和制造等方面,三维CAD的应用对工艺设计方式、工艺资源及制造数据管理模式都产生了重大影响.基于三维CAD的数控工艺设计、工装设计、工艺资源管理等技术成为企业工艺信息化新的应用需求.针对三维CAD软件的特点,本文定义了一个面向工艺设计的抽象加工特征表达模型,该模型描述加工特征的各个参数信息、加工特征之间的相互关系、以及特征所对应的工艺规程.     

加工尺寸变化趋势及刀具寿命研究

为解决在机械加工中由于刀具磨损而产生的机械加工质量下降问题,提出对机械加工尺寸进行分析.在对机械加工尺寸跟踪检测和对检测数据进行建模分析的基础上,对刀具磨损状况及寿命进行估计和预测的方法;将加工质量控制与刀具监控统一起来,为机械加工设备的换刀决策提供了一种新思考方法.     

基于多重分形的齿轮故障特征提取方法

为提取齿轮的故障特征,提出利用多重分形谱参数来表征齿轮振动信号特征的方法.运用多重分形理论对实测的齿轮振动信号进行分析,计算了振动信号的多重分形谱参数,并对齿轮振动信号多重分形谱参数的变化规律进行了研究.结果表明:齿轮工作状态不同,振动信号的多重分形谱参数△a、△f及fmax发生明显变化.当齿轮出现断齿故障时,△a、△f和fmax均显著增大.多重分形谱参数可定量刻画振动信号的特征,成功识别齿轮断齿故障.     

基于深层特征抽取的日文词义消歧系统

词义消歧的特征来源于上下文.日文兼有中英文的语言特性,特征抽取更为复杂.针对日文特点,在词义消歧逻辑模型基础上,利用最大熵模型优良的信息融合性能,采用深层特征抽取方法,引入语义、句法类特征用于消解歧义.同时,为避免偏斜指派,采用BeamSearch算法进行词义序列标注.实验结果表明,与仅使用表层词法类特征方法相比,本文构造的日文词义消歧系统的消歧精度提高2%～3%,动词消歧精度获得5%的改善.     

基于SVD的唇动视觉语音特征提取技术

唇动视觉语音特征提取是音视频驱动的人脸动画唇动表示和唇读研究的关键技术．首先针对彩色视频图像进行唇色增强,对增强后的灰度图像进行闽值分割,获取唇部包围框,并根据口型发音的视觉特征进行初分类;然后进行尺度与灰度归一化处理,对预处理后的图像提取奇异值特征;最后采用基于欧氏距离的模板匹配法对该奇异值特征所包含的视觉语音信息进行测试试验．结果表明该低维度特征包含了大量唇动视觉语音信息,可用于单个人在自然环境下的唇语口型识别．     

基于K-Means和Apriori算法的多层特征提取方法

根据科技文献的结构特点,论文提出了一种四层挖掘模式,并结合K-means算法和Apriori算法,构建一个新的特征词提取方法——MultiLM-FE方法.该方法首先依据科技文献的结构将其分为4个层次,然后通过K-means聚类对前3层逐层实现特征词提取,最后再使用Aprori算法找出4层的最大频繁项集,并作为4层的特征词集合.该方法能够解决K-means算法不能自动确定最佳聚类初始点的问题,减少了聚类过程中信息损耗,这使得该方法能够在文献语料库中更加准确地找到特征词,较之以前的方法有很大提升,尤其是在科技文献方面更为适用.实验结果表明,该方法是可行有效的.     

基于切削参数和刀具状态的铣削功率模型

以经典铣削力模型为基础，同时考虑刀具磨损的影响，建立了基于切削参数（主轴转速、进给量、背吃刀具（即切削深度）、工件材料及刀具材料）的铣削功率模型。试验证明，该铣削功率模型能正确反映铣削功率信号与刀具状态及各种切削参数之间的关系。     

基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取

针对目前三维人脸特征提取方法对表情很敏感的缺陷,通过借鉴曲面曲率生动描述人脸形状的特点和人脸特征区域纹理不受表情影响的特点,提出了一种基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取方法。实验分析说明该方法有效利用了三维人脸的深度信息和人脸纹理对表情和姿态不敏感,具有较好的准确性和鲁棒性。