【摘 要】
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为实现在正常生产条件下进行刀具磨损的长期在线监测,提出了基于主轴电流信号和粒子群优化支持向量机模型(PSO-SVM)的刀具磨损状态间接监测方法.首先对数控机床主轴电机电流信号进行分析,将与刀具磨损相关的主轴电流信号多个特征参数和EMD能量熵进行特征融合作为输入特征向量;其次,通过粒子群寻优算法(PSO)对支持向量机模型(SVM)参数进行优化,建立基于主轴电流信号融合特征和PSO-SVM理论的刀具磨损状态识别模型;最后,通过实验采集某立式加工中心主轴在刀具不同磨损状态下电流信号进行验证,并与传统SVM模型、
【机 构】
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沈阳理工大学机械工程学院,辽宁沈阳110159
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为实现在正常生产条件下进行刀具磨损的长期在线监测,提出了基于主轴电流信号和粒子群优化支持向量机模型(PSO-SVM)的刀具磨损状态间接监测方法.首先对数控机床主轴电机电流信号进行分析,将与刀具磨损相关的主轴电流信号多个特征参数和EMD能量熵进行特征融合作为输入特征向量;其次,通过粒子群寻优算法(PSO)对支持向量机模型(SVM)参数进行优化,建立基于主轴电流信号融合特征和PSO-SVM理论的刀具磨损状态识别模型;最后,通过实验采集某立式加工中心主轴在刀具不同磨损状态下电流信号进行验证,并与传统SVM模型、BP神经网络模型进行了对比分析.结果表明,所提出的方法具有较高的准确率和较好的泛化能力.能够实现正常生产条件下对刀具磨损的长期在线监测.
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针对三轴线车转向过程中存在的转向精度不高的问题,借助牛顿-欧拉法在多体建模上的优势,建立了三轴线连杆转向机构的数学模型,推导出转向机构的位置、角速度和受力方程,利用MATLAB软件与Adams软件搭建运动学模型和动力学模型,通过Simulink与Adams的联合仿真对三轴线连杆转向机构的关键点位进行仿真优化.仿真结果表明,经过优化后三轴线连杆转向机构的转向精度得到提高,转角误差降到2.2°以下,且各铰接点位受力更加稳定,提高了转向稳定性.
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