基于机器视觉的刀具磨损检测技术

针对当前国内外刀具磨损检测的缺点和存在的问题,设计了基于机器视觉的刀具磨损检测方案,分析了刀具磨损检测的原理和识别过程,并结合图像处理的方法,采用自适应中值滤波对刀具图像进行平滑去噪,进一步得到刀具的二值化图像,再采用Canny边缘检测技术提取刀具轮廓信息.最后提出基于人工神经网络的刀具磨损检测算法.     

高速外圆磨削弧区工件表面温度的测试与分析

高速磨削过程中磨削弧区会产生大量的热量,导致磨削弧区温度升高.其中大部分的热量传入工件,当温度超过某一临界值时,会影响工件表面的完整性,从而影响工件的使用性能.针对现有磨削工件温度测试方法在外圆磨削应用中的局限性,设计了基于热电偶的高速外圆磨削弧区温度测试装置,并将其应用于工程试验,成功测得了磨削弧区工件的表面温度,取得了良好的效果.     

基于竞争协调机制的广义随机制造系统模型

提出了一种新的面向客户订单的制造系统模型——广义随机制造系统GRMS(Generated Random Manufacturing System)模型。通过采用奖惩机制、竞争机制和协调分布式控制,改善系统的敏捷性。文章阐述了广义随机制造系统的概念,分析了系统的组成结构和基本原理,讨论了系统的运行机制及其意义。     

基于状态空间模型的机床热误差动态建模

提出了一种基于状态空间模型的机床热误差建模方法,以几个关键温度点的温升为输入,结合状态变量和干扰来确定热误差输出,由子空间辨识算法得到模型参数.同时,在一台数控车床上进行实验,以探究模型的精度和鲁棒性.结果表明:在不同的转速条件下,所提出的模型能够补偿70%的热误差;与自回归模型的建模方法相比,状态空间模型表现出更优异的鲁棒性.     

数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估

提出了在少样本故障数据情况下,数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估方法,分析了广义更新过程虚龄模型参数的验前分布和后验分布,利用马尔科夫链蒙特卡洛仿真方法获得了模型参数、累计故障数、故障强度和可靠度等可靠性指标的贝叶斯点估计和区间估计,并分析了某一现场数控机床不完全维修的可靠性.结果表明,与极大似然估计方法相比,贝叶斯可靠性评估方法具有较高的精度.     

谐波小波样本熵与HMM模型的轴承故障模式识别

根据谐波小波分解非平稳振动信号优良特性与隐马尔科夫(HMM)模型的时序模式分类能力,提出了一种基于谐波小波样本熵与HMM模型结合的轴承故障模式识别方法.该方法首先利用谐波小波对轴承各个状态故障信号进行分解,进而由谐波小波三维时频网格图的频率层数特征计算合理的样本熵维数和阈值,依次提取轴承振动信号各层的样本熵构成特征向量序列;然后将序列前120组输入HMM模型中进行训练得到对应故障模型,剩余80组进行测试与识别,通过对比对数似然估计概率输出值确定轴承故障类型.实验通过与BP和RBF神经网络模型进行不同训练组数的正确识别率对比,验证了该组合方法具有识别准确率高,稳定性强的优点.     

细长轴车削加工的振动及其补偿控制

从振动的角度对细长轴车削时变形情况进行了分析,得出了细长轴车削时的简化受力模型,并在此基础上对细长轴的3种常见振动作了简要理论介绍．通过有限元法仿真了细长轴振动的模态,对比改进前后的细长轴的一阶振型,从理论上证实了使用浮动跟刀架能有效地补偿控制振动以减少径向振型的振幅,从而明显地减小了细长轴的加工误差．     

探析美国主流社会白人“责任观”的历史起源

美国立国之后,在与海外世界的交往过程中,始终坚信美利坚民族拥有一种优越于世界上其他民族的特殊性与能力,进而认为改造、拯救与统治落后民族就是自身的注定责任和命运。这种"责任观"形成的历史缘由主要体现在以下几个方面:第一,美国人坚信他们是上帝最后的特殊选民,美国是上帝留给世人的最后一块净土;第二,美国人坚信他们在北美新大陆所做的一切都是为了向世人树立一个能够真心向往与极力效仿的榜样和典范;第三,美国人坚信美国式的国内政治管理体制是世界上最好、最合理、最优越的政治管理体制。     

资源型城市转型中农业产业化研究——以乌海市为例

资源型城市对国民经济和社会发展具有不可替代的战略意义,快速发展的同时也产生了像产业结构单一和生态环境脆弱等桎梏其进一步发展的瓶颈问题,能否成功转型,关系到国家和当地经济和社会的可持续发展。在转型过程中,农业产业化凭借其产业优势和特点,通过完善和创新"公司+农户"模式、大力发展农业循环经济产业链、重点发展特色化高效农业与利用城乡一体化的推动作用等具体途径对资源型城市的转型发挥积极作用。     

Detecting Singularities with Harmonic Wavelets

A simple method,based on harmonic wavelet analysis is proposed for the decomposition of a given energy bounded signal into a periodic signal and a pulse.Alike a denoising method,the first part signal it might represent a smooth periodic function while the pulse is a singular unpredicted perturbation (taken as a fault).It will be shown that,under some general conditions,by a simple projection into two disjoint space of functions we can easily separate the periodic component of the signal from the fault (repr...