【摘 要】
:
我国的经济建设一向是以制造业为核心,传统制造业的发展和近几年提出的“智能制造”以及《中国制造“2025”》,都对我国的经济发展起到了极大的促进作用,所以制造业的发展越来越受瞩目。数控机床的加工与制造业的发展紧密相连,而刀具的健康状况与机床的加工又息息相关,所以准确判断刀具的磨损状态和对磨损量做出精准预测对于制造业的发展具有重要意义。在对刀具磨损状态研究中,为防止刀具的剧烈磨损导致机床的故障,以及加
【基金项目】
:
国家自然科学基金面上项目(51975003);
论文部分内容阅读
我国的经济建设一向是以制造业为核心,传统制造业的发展和近几年提出的“智能制造”以及《中国制造“2025”》,都对我国的经济发展起到了极大的促进作用,所以制造业的发展越来越受瞩目。数控机床的加工与制造业的发展紧密相连,而刀具的健康状况与机床的加工又息息相关,所以准确判断刀具的磨损状态和对磨损量做出精准预测对于制造业的发展具有重要意义。在对刀具磨损状态研究中,为防止刀具的剧烈磨损导致机床的故障,以及加工工件的损坏,本论文利用传统机器学习算法对加工过程中铣刀的磨损状态进行判断研究。首先,对加工过程中产生的振动信号和切削力信号进行采集,对于采集到的信号中存在大量噪声的情况,本文采用小波阈值的方法进行去噪处理;接着,对去噪后信号的时域特征、频域特征以及小波包分解后的能量占比进行特征提取,对于提取到的特征值,利用相关系数法计算特征值与磨损关系的相关程度值大小,数值较高的则作为输入值,从而得到低维度、高相关性的特征矩阵;之后,将特征量输入到遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中,对刀具的三种磨损状态(初期磨损,中期磨损,剧烈磨损)进行判别,然后对比分析两种优化算法的检测效果。本论文最后利用深度学习中的堆叠降噪稀疏自编码器(Stacked Denoising Sparse Auto-Encoder,SDSAE)学习特征能力强、鲁棒性高以及特征维度低等特点对刀具的磨损量进行预测研究。利用SDSAE网络对特征矩阵进行再提取和再降维,再用SSA优化的最小二乘支持向量回归(Least Squares Support Vector Regression,LSSVR)方法对铣刀的磨损量做出预测,利用决定系数(Coefficient of determination,R~2)和平均绝对百分误差(Mean Absolute Percent Error,MAPE)这两个模型参数的大小来分析模型预测的准确率。通过与SSA-LSSVR方法做对比,发现利用SDSAE-SSA-LSSVR的R~2值为0.975,MAPE值为9.801%,SSA-LSSVR的R~2和MAPE值分别为0.852和19.220%,说明利用SDSAE-SSA-LSSVR对模型的拟合度较好,预测效率和准确率更高。
其他文献
<正>活动内容 根据组委会推荐的参考书目,组织全省中小学(含幼儿园、特殊教育学校)教师认真阅读相关书籍,撰写读后感 活动时间 (一)2023年1月11日-4月10日,组织中小学教师阅读专业书籍、撰写读后感并提交 (二)4月11日-5月20日,活动组委会组织专家进行征文评选,并公布征文比赛评选结果 (三)6月以后,优秀作品将在《师道》(人文)杂志选登,并在条件成熟时结集出版
在工业自动化领域,油泵因其高可靠性被广泛作为各种设备的关键动力装置。目前国内油泵主要通过有刷直流电机或异步电机进行驱动,其中异步电机因为转子转速小于同步转速,所以调速性能较差,而有刷直流电机需要电刷和换向器来进行机械换向,所以存在寿命短和可靠性低的问题。随着大功率电力电子器件和微处理器技术的进步,无刷直流电机技术得到快速发展,控制越来越高效且稳定,并且无刷直流电机具有力矩大、可靠性高、使用寿命长等
气溶胶是地气系统的重要组成部分,它的存在使气候变化评估变得不确定。此外,气溶胶还影响着气候、人体健康、空气、生态等。为了实现国产太阳光度计的自动化反演,本文提出针对PSR型太阳光度计的气溶胶光学参数反演算法,并以寿县为例,对测量数据进行处理与分析。寿县地处淮河中游,有着大片农田下垫面,是黄淮农业生态区块的典型区。近些年来,经济高速发展,城市化进程不断加快,由于所处地理位置比较特殊,寿县同时受到自然
永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Machine,PMSM)具有体积小、重量轻、转矩密度大、效率高、成本低等优良性能。随着PMSM特性日益改善,其在家用电器、国防、交通运输、航天等领域得到了越来越多的使用。在对电机可靠性要求较高的场合中,电机出现故障会对系统的工作性能产生一定的负面影响,严重时会引起电机的损坏,甚至引起整个系统的瘫痪,造成不可估量的损失。为了避
永磁球形电机作为一种新型特种电机,具有结构设计相对简单、磁通密度大、动态性能好等优点,在精密加工、卫星姿态控制以及医疗健康等方面具有广泛的发展前景。由于结构的特殊性和磁场边界条件的复杂性,永磁球形电机的动力学模型不可避免的会存在干扰和模型误差等不确定性因素,这些因素将严重影响系统的控制性能。因此,本文围绕永磁球形电机的高精度轨迹跟踪控制问题展开研究。主要研究内容如下:1、介绍了永磁球形电机的结构。
随着计算机视觉SLAM技术广泛而深入的进入到人类的各个方面,政府部门以及研究人员越来越关注计算机视觉SLAM研究的关键技术与其未来的发展方向。计算机视觉在理论和实践等方面逐渐经历了明显的转变和突破,并逐步从实验室的理论研究迈向了公共市场应用方面。如今的可乘用无人驾驶汽车、生活服务机器人以及家用扫地机器人等等逐渐出现在人们的视野当中,由此丰富和便捷了人们的生活。在视觉SLAM研究的未来发展方向中,视
随着配电网分布式电源、灵活负荷的供电需求的增大,大量的电力电子装备接入电网,配电网逐渐呈现出电力电子化的态势。电力电子装置作为典型的谐波源,大量接入后将导致配电网谐波负荷分布全网化的污染新特点,与此同时,各个谐波源之间、谐波源与电网之间的相互作用机理也趋于复杂,给电力电子化配电网的谐波治理带来了一系列挑战。此外,配电网由无源向多源、由单一网架向多种网架、单一负荷向多样负荷发展的特征致使网络结构参数
永磁电机在工业自动化及新能源汽车等领域具有重要的应用,电机故障诊断对于保障运动控制精度和避免停机损失具有十分重要的意义。滚动轴承作为电机的关键部件,它的健康与否直接影响着电机是否能正常地运行,因此对于轴承的健康诊断也是显得十分重要。对电机进行诊断时,一般是采集电机运行状态下所产生的振动信号来分析和判断电机出现什么故障。现代信号处理方法和人工智能技术被广泛应用于电机的故障诊断,不过由于电机的工作环境
智慧农业是当代农业发展的新方向,将传统农业与现代互联网科技相结合,对采集到的数据进行监测、分析、调控等操作,成功解决传统农业时间资源浪费、经济成本较高、生产风险较大、农业信息难存以及人工成本价高的问题。在智慧农业发展里,利用现代农业大数据技术,将农业环境参数数据进行多区域、多密度、高规模以及高精度的采集存储,接着设计一款符合当地农业发展需求的上位机软件,对采集到的农业大数据进行合理的运用,实现智慧