柔性加工单元的状态监测与故障诊断研究

目的 解决目前柔性加工单元状态监测与故障诊断系统实时性差,策略过于简单,易误判漏判的缺陷,方法 从分析故障机理入手,利用与ＣＮＣ／ＰＬＣ并行通讯获取机床工况信息和神经网络预测模型检测信号,利用专家系统进行故障信融合,结果 提出了柔性加工单元监控诊断的总体框架及具体检测点、检测方法、故障简易、精确诊断的实现策略、结论基于长春ＦＭＳ实验中心立式加工中心的分析与初步实验仿真表明;该方案方法快速、可靠、有     

神经网络与模糊故障诊断专家系统结合的应用研究

讨论基于模糊产生式规则的故障诊断专家系统与神经网络相结合的问题,把推理网络同神经网络联系起来,使它能转换成神经网络。结论经实例验证,该方法可靠有效。利用神经网络的并行处理和自学习能力,能避免传统模糊推理的冲突,低效率和知识获取的瓶颈问题。     

车刀破损声发射数学模型的理论研究

给出车刀在切削过程中破损的声发射源和声发射信号的时域数学模型。方法利用广义贞克定律,建立了车刀刀片裂纹扩展时的声发射能量模型,根据能量守恒原则,利用时频变换理论的帕会瓦定理推导出车刀破损的声发射信号时域数学模型。结果建立了车刀破损的声发射数学模型,阐明了车刀破损时的影响声发射信号特性的各种因素及其相互关系。     

EST法测量深孔母线直线度的方案及其误差分析

根据ＥＳＴ的基本原理,用被测深孔的内表面取代通常采用的导轨作为传感器的移动基准,通过对三点法测量结果的误差分析,得出了其测量结果不确定度的数学表达式,同时指出了该方案的可行性判据及其应用条件。该方法应简单,成本较低具有一定精度,能有效解决工程实际中深孔类零件母线直线度的测量难题。     

声发射监测刀具破损的抗干扰技术研究

解决刀具破损声发射监测中抗干扰性差和可靠性低的问题。方法依据刀具破损的声发射信号特征和加工过程中的主要声发射干扰噪声的特征,采用自适应滤波、高低通滤波信号比较、双阈值判别等监测方法剔除干扰信号并准地识别刀具破损信号。结论经实验证明,该系统具有较强的抗干扰性和较高的可靠性。     

电气推进船舶的评价

介绍了电气推进船舶的概念及发展概况，综合运用现有的资料及数据分析了其成本、效率、可靠性与维修性、机动性、排放物的控制、质量与尺度、振动与噪音等等特性，并与非电气推进的船舶进行了对比，从而对现有关于其优缺点的论点进行了评价．     

刀具切削状态的多传感器信息综合法

针对刀具切削状态的监测和识别，讨论了传感信息融合，特征信息融合和决策信息融合三个不同层次的结构，以加工过程中的负载程度给出了三种不同的监测和识别准则及结构，并以神经网络为综合过程的工具，建立了刀具切削状态的多传感器的信息综合方法，实例验证了此方法的可行性和实用性     

车削过程声发射数学模型的理论研究

分析了金属材料间摩擦和磨损声发射信号的产生机理,阐明了描述磨损程度与声发射信号的数学定量关系。方法在描述金属切削过程塑性功的基础上,以正交切削过程为例,论述了３个变形区的塑性功功率理论表达式,并将车削过程的声发射机理和塑性功率结合起来。     

用于监测刀具磨损的声发射(AE)特征优选方法

研究合理选择声发射信号特征以实现实时监测刀具磨损量。利用模糊聚类特征优选方法对声发射传感器特征信息进行优选,并在此基础上给出了模糊聚类优声发射特征的一般结论。给出了声发射信号的模糊聚类优选方法的优选特征,并在实时检测刀具磨损量的实验中得到验证。实验表明,利用模糊聚类特征优选方法能有效地对刀具磨损监测中的声发射特征进行了优选。