铣刀磨损过程中铣削力与磨损面积分析

研究了三刃立铣刀磨损过程中切削力与刀具后刀面磨损带中部宽度（VB）、磨损面积、刀具副后刀面磨损带宽和磨损面积之间的关系．实验结果表明：铣刀磨损过程中,铣刀每转切削力均值、每切削刃切削力均值的变化曲线与车刀的典型磨损过程曲线相似,铣刀后刀面磨损面积比VB更真实地反映铣刀的磨损状态,可根据x方向的切削力标准偏差与其均值的比值判断刀具的磨损．     

铣刀磨损过程中铣削力与磨损面积分析

研究了三刃立铣刀磨损过程中切削力与刀具后刀面磨损带中部密度,磨损面积,刀具副后刀面磨损宽和磨损面积之间的关系。实验结果表明：铣刀磨损过程中,铣刀每转切削力均值,每切削刃切削力均值的变化曲线与车刀的典型磨损过程曲线相似,铣刀后刀面磨损面积比ＶＢ更真实地反映铣刀的磨损状态,可根据ｘ方向的切削力标准偏差与其均值的比值判断刀具的磨损。     

神经网络融合法在铣刀磨损监测中的应用

传统用单一传感器监测小直径立铣刀磨损有一定局限性 ,通过分析铣刀渐进磨损过程特点 ,提出用神经网络多传感器信息融合方法监测铣刀后刀面磨损带中部带宽 ,并在立式加工中心上验证了该融合方法的有效性和工程实用性 .     

基于后刀面磨损带面积的铣刀磨损模型的建立

鉴于后刀面磨损带面积（AB)可以作为衡量刀具磨损程度的一个指标,以此为据建立了作用在小直径螺旋立铣刀后刀面瞬时切削力和平均切削力与AB间的数学模型,使用不同的切削参数进行了多次实验,计算出模型的特征常数,并进行了模型的实验验证,为用切削力监测铣刀状态提供了理论依据。     

神经网络融合法在铣刀磨损监测中的应用

传统用单一传感器监测小直径立铣刀磨损有一定局限性，通过分析铣刀渐进磨损过程特点，提出用神经网络多传感器信息融合方法监测铣刀后刀面磨损带中部带宽，并在立式加工中心上验证了该融合方法的有效性和工程实用性。     

立铣刀切削力模型的时域特性研究

根据铣刀刀齿渐进磨损过程中切削力信号的变化特点,分析了x和y方向瞬时切削力、每转平均切削力与刀齿后刀面磨损带面积间模型的时域统计特性,提取了反映刀具磨损状态的时域统计特征参数;并根据所设计的实验方案进行了相关的实验研究.     

基于磨损区重构的圆柱立铣刀周刃磨损评价方法

针对周刃磨损值测量误差大的问题,提出了基于磨损区重构的铣刀周刃磨损的评价方法。从视频显微镜获取的磨损区图像出发,建立三维重构与曲面展开映射模型,实现周刃后刀面磨损区的三维重构以及螺旋面的近似平面展开;应用几何变换,实现第1、第2后刀面磨损区的平面表示及其共面表示,从而得到等效平面磨损区。通过对等效平面磨损区的分析,得到后刀面磨损宽度和磨损面积,进而对铣刀周刃磨损进行评价。在对四刃铣刀的磨损（切削时间为57 min）进行实证研究后发现用重构法得到的磨损宽度、面积相比于用直接法平均增加了0.16 mm和0.067 mm²,增率为17.0%和14.9%。研究结果表明了重构法的可行性和准确性。     

多应力下铣刀的加速退化数据分析

工业实际应用中,铣刀常用于铣床对工件进行铣削加工.铣刀在工作过程中常受铣削条件或环境因素的影响,从而导致刀面发生磨损,影响其切削性能.本文选取刀面磨损量为铣刀的退化特征量,采用Gamma过程来描述铣刀的退化过程,建立了不同切削材料下受切削深度和走刀量影响的铣刀磨损的多应力退化模型;利用传统的多应力加速退化模型来描述切削深度和走刀量对退化的影响,利用极大似然估计方法估计出模型参数,进而比较了不同切削材料下双应力对退化过程的影响.     

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。     

压铸铝合金用铣刀表面微织构及切削特性研究

针对压铸铝合金在切削力影响下加工精度低、表面质量不高等问题,提出在铣刀前刀面加工沟槽和V型阵列表面微织构的方法.通过三向力传感器监测并分析铣削过程中的铣削力变化情况,重点分析y向铣削力(F_y)频谱特性.将采集到的F_y进行快速傅里叶变换,得到3种不同铣刀F_y的频谱分析图,利用表面形貌和表面粗糙度评价表面微织构铣刀的铣削性能.结果表明:相较于普通铣刀在x、y和z方向的铣削力均值,沟槽阵列表面微织构铣刀的均值分别降低了3.8%、0.29%和11.7%,V型阵列表面微织构铣刀的均值分别降低了8.5%、14.3%和12.4%;在6倍主轴频率处的F_y高频幅值的大小关系为普通铣刀沟槽阵列铣刀V型阵列铣刀;采用微织构铣刀加工的表面,其表面粗糙度比普通铣刀的小,且V型阵列铣刀加工工件的表面质量最好.研究结果将为压铸铝合金精密铣削提供理论依据.     

多传感器信息融合技术的研究与进展

介绍了多传感器信息融合技术的概念,分析了多传感器信息融合层次的问题,提出了多传感器信息融合的主要方法,预测了其发展趋势。     

基于信息熵及模糊熵聚类算法的油液监测数据关联性

应用信息熵及模糊熵聚类算法对油液监测数据间的关联关系进行考察．根据系统输出的数据较为简化地表征系统内部因素间的相互联系程度,对得到的关联关系进行分级、评价,以便对设备的磨损状况提供可信、可靠的分析手段．通过应用Shannon信息论的互信息熵理论表征数据序列之间的关联性,通过模糊熵理论进行阈值的选取,以标准5函数为隶属函数,对关联数据进行挖掘．实例验证了算法的有效性,并对聚类结果进行了解释．对设备故障的定位与磨损状况的评级划分提出了一种量度手段．     

多传感器系统最优决策融合的熵方法

根据多传感器最优决策融合的信息模型提出了多传感器决策融合熵的概念；推导了多传感器系统最优决策融合的熵规则，分析了该方法对融合系统的可行性和虚警率的影响，表明该方法对提高融合系统品质具有重要意义。     

基于幂均融合算子的模糊传感器数据融合

提出了一种新的融合模糊传感器数据的方法。首先把模糊传感器输出的隶属函数作为对模糊命题的支持程度，之后引入了一个相似性测度对各个传感器输出的相似性进行度量，定义了一个相对一致度系数表示各个传感器被其他传感器所支持的程度，最后基于幂均算子实现了模糊传感器的数据融合。与已有的方法相比，该方法综合考虑了各个传感器的输出信息，降低了融合过程中的信息损失。通过一个目标识别的算例验证了该方法的有效性。     

一种基于模糊判定的融合系统有效性评估方法

为满足对多传感器信息融合系统评估的需要,在综合分析融合系统的基础上,提出了包含性能度量、效能度量、作战效能度量的系统有效性指标集.结合模糊数学理论, 利用均衡平均型算子建立了多层融合系统有效性评估体系,提出较完整的评估方法,并将该方法应用于实际的融合系统中,实现了对融合系统运行有效性的较为全面的评估,为融合系统的设计、融合策略的选择提供了新的依据.实践表明,该方法数学表达清晰明确,便于工程实现,是信息融合系统有效性评估的一种有效方法.     

数据融合法在监测刀具切削状态中的应用

从多传感器数据融合观点出发，提出利用多通道传感信号的均值和标准差为基本参数，由其高阶项和人工神经网络进行数据融合，并用故障树推理方法诊断刀具切削状态的分析方法；经计算机模拟，证实了神经网络对刀具不同磨损程度的识别能力；在立式加工中心上，利用新型非表面接触式声发射（ＡＥ）传感器和振动加速度传感器组成的多通道传感数据进行了镗刀破损状态的监测，证实了所述方法的正确性、可行性和实时性。     

基于LabVIEW的日光温室多点温度监测系统设计

基于LabVIEW开发平台,采用多传感器技术设计多点温度监测系统,并采用GPRS传输监测数据.对多个数字温度传感器DS18B20采用多传感器数据融合技术降低数据冗余,提高数据可靠性;温度控制采用Fuzzy控制器与PID控制器并行工作的策略.结果表明,基于这一方法设计的系统,在实现系统精确控温的同时,具有高可靠性.另外,使用虚拟仪器技术,使系统测控品质实时可视.     

多雷达数据融合的整体相关方法

为解决传感器量测中随机性和模糊性带来的关联错误问题,提出一种整体相关的航迹关联方法.引入模糊集合理论,同时考虑航向、航速、回波幅度等物理量对航迹相关的对应关系,确立了点迹-点迹相关或点迹-航迹相关的处理规则.仿真结果表明,整体相关算法是一种有效的数据关联方法,相关效果良好.     

高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用

为了分析高分辨率遥感影像在土地覆被监测中的适用性,以SPOT5和"资源一号"02C卫星高分辨率遥感影像为数据源,对两种数据的波段组合和数据融合方法进行分析评价,并建立相应的土地覆被解译标志,提取研究区2005年和2012年两期土地覆被信息,基于RS和GIS软件平台,从面积变化、土地利用动态度和转移矩阵3方面研究了土地覆被信息的变化规律。研究结果表明,经过有效合成和融合处理的高分辨影像最大限度地保持了影像的纹理和光谱信息,可以正确识别并提取地物变化边界线,研究成果可为高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用提供一定的参考和依据。