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编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究: 1; 作者刘本刚吴文江 +2 位作者赵丹王裴岩彭春杨《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第6期1530-1536,共7页; 针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性... 展开更多; 关键词编码器-解码器结构刀具磨损状态预测 TRANSFORMER 双向循环神经网络航空钛合金高效加工; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于V形槽磨损状态预测的精研参数多目标优化: 2; 作者房丽雄杨方燕 +1 位作者朱伏平房锐《精密成形工程》北大核心 2024年第12期253-263,共11页; 目的预测精研过程中V形槽的磨损,并联合多目标求解出不同状态下的最佳工艺参数,提高精研质量。方法以直径3.175 mm的440C轴承钢球为研究对象,基于磨损指标转换结果采集工况数据,建立BPNN磨损状态预测模型,通过BBD试验拟合精研质量指标... 展开更多; 关键词轴承钢球精密研磨磨损状态预测工艺参数优化多目标粒子群(MOPSO); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多维时间序列模型的内燃机磨损状态预测研究被引量：7: 3; 作者张培林徐超 +2 位作者任国全傅建平李兵《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期37-40,共4页; 现有的油液光谱数据预测方法仅考虑单一数据内部前后间的联系,忽视不同种类数据间的相互影响。多维时间序列模型能够将多种元素光谱数据融合起来同时进行建模,利用所建模型对光谱数据进行预测,提高预报精度。通过内燃机台架实验获得多... 展开更多; 关键词内燃机油液光谱分析多维时间序列模型磨损状态预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测被引量：2: 4; 作者蔡改贫赵鑫 +1 位作者李波波郁慧《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期923-933,共11页; 针对破碎机衬板磨损难以预测的问题,提出一种改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测方法。首先,在最小均方误差算法(LMS)的基础上,引入改进的箕舌线函数,提出改进箕舌线函数的LMS算法,将其用于衬板超声回波信号的声时(TOF)... 展开更多; 关键词磨损状态预测最小均方误差声时计算最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

大型机组润滑安全在线监控与智能预警系统研究被引量：7: 5; 作者张杰冯伟 +2 位作者宋雷刘明磊李桂青《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期170-175,共6页; 石化行业中的大型机组实时润滑数据是设备在线监测、智能诊断和预警的关键信息。为实现石化行业大型机组润滑状态的在线监测、智能诊断和预警,融合传感技术、网络通信、大数据和故障诊断技术,设计基于机电液一体化的油液在线安全监控与... 展开更多; 关键词大型机组专家诊断系统润滑油劣化模型磨损状态预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究: 1; 作者刘本刚吴文江赵丹王裴岩彭春杨; 机构中国科学院沈阳计算技术研究所中国科学院大学沈阳飞机工业(集团)有限公司沈阳中科数控技术股份有限公司沈阳航空航天大学; 出处《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第6期1530-1536,共7页; 基金工业母机重大专项项目(2024ZD0712801)资助.; 文摘针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性能最优,其中Transformer-BiGRU组合模型F1值达69.61%,显著优于GS-XGBoost(58.01%)、Attention-CNN(57.65%)等方法,研究表明基于编码器-解码器的刀具状态预测模型在航空钛合金复杂切削工况下具有显著优势,未来可通过模型优化和扩充样本数据进一步提升其性能.; 关键词编码器-解码器结构刀具磨损状态预测 TRANSFORMER 双向循环神经网络航空钛合金高效加工; Keywords encoder-decoder structure tool wear state prediction Transformer bidirectional recurrent neural network high-efficiency machining of aeronautical titanium alloys; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于V形槽磨损状态预测的精研参数多目标优化: 2; 作者房丽雄杨方燕朱伏平房锐; 机构西南科技大学制造科学与工程学院广汉市恒锐钢球制造有限公司; 出处《精密成形工程》北大核心 2024年第12期253-263,共11页; 基金西南科技大学博士基金(19zx7164)。; 文摘目的预测精研过程中V形槽的磨损,并联合多目标求解出不同状态下的最佳工艺参数,提高精研质量。方法以直径3.175 mm的440C轴承钢球为研究对象,基于磨损指标转换结果采集工况数据,建立BPNN磨损状态预测模型,通过BBD试验拟合精研质量指标与影响因素间的量化关系,构建钢球精研参数多目标模型,并基于MOPSO优化求解得到最佳工艺参数组合,并进行试验验证。结果成功构建磨损状态预测模型,相关性系数达0.9998,得到了多目标模型的Pareto最优边界,解集均匀分散在整个磨损周期,并且当压力为2485 N、转速为13.7 r/min、磨损值为1.37 mm时的最优尺寸、球形误差和表面粗糙度分别为3.1759 mm、0.108μm和0.0141μm。验证试验的成品尺寸和球形误差标准达到G5级,球表面粗糙度及表面缺陷标准达到G10级,对质量指标的预测精度均大于94%。结论所构建的模型能够实现磨损状态的准确预测和因素与指标间的量化表达,通过参数多目标模型求解出不同磨损状态的最佳工艺参数,能够有效提高全磨损周期的精研加工质量。; 关键词轴承钢球精密研磨磨损状态预测工艺参数优化多目标粒子群(MOPSO); Keywords bearing steel ball precision lapping wear state prediction process parameters optimization multi-objective particle swarm optimization(MOPSO); 分类号 TH162.2 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多维时间序列模型的内燃机磨损状态预测研究被引量：7: 3; 作者张培林徐超任国全傅建平李兵; 机构军械工程学院; 出处《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期37-40,共4页; 基金国家自然科学基金项目(50705097) 清华大学摩擦学国家重点实验室开放基金资助项目(SKLTKF09B06); 文摘现有的油液光谱数据预测方法仅考虑单一数据内部前后间的联系,忽视不同种类数据间的相互影响。多维时间序列模型能够将多种元素光谱数据融合起来同时进行建模,利用所建模型对光谱数据进行预测,提高预报精度。通过内燃机台架实验获得多种元素的光谱数据,选择典型的磨损元素Fe和Al、污染元素Si以及添加剂元素Mg作为分析元素,通过分析找出相关性较大的元素,利用多维时间序列模型对其进行预报,从而对内燃机的磨损状态进行准确判断。结果表明,将多维时间序列模型引入油液光谱数据预报能对内燃机的磨损状态进行准确预测。; 关键词内燃机油液光谱分析多维时间序列模型磨损状态预测; Keywords internal-combustion engine oil spectrometric analysis multidimensional time series model wear state prediction; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测被引量：2: 4; 作者蔡改贫赵鑫李波波郁慧; 机构江西理工大学机电工程学院江西省矿冶机电工程技术研究中心; 出处《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期923-933,共11页; 基金国家自然科学基金项目(51464017) 江西省重点研发计划项目(20181ACE50034)。; 文摘针对破碎机衬板磨损难以预测的问题,提出一种改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测方法。首先,在最小均方误差算法(LMS)的基础上,引入改进的箕舌线函数,提出改进箕舌线函数的LMS算法,将其用于衬板超声回波信号的声时(TOF)的计算中;其次,通过TOF计算出衬板厚度,并根据衬板磨损前后的厚度变化得出磨损量;最后利用天牛须算法(BAS)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚因子γ和其核函数中的标准化参数σ,将磨损量作为预测模型的输入,衬板磨损阶段作为输出,建立BAS-LSSVM衬板磨损预测模型。结果表明,该方法对动锥衬板和定锥衬板的识别准确率分别达到了94.44%和95.56%,能够有效预测出衬板的磨损状态。; 关键词磨损状态预测最小均方误差声时计算最小二乘支持向量机; Keywords wear state prediction LMS TOF calculation LSSVM; 分类号 TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大型机组润滑安全在线监控与智能预警系统研究被引量：7: 5; 作者张杰冯伟宋雷刘明磊李桂青; 机构中国石油化工股份有限公司中原油田普光分公司广州机械科学研究院有限公司中原油田分公司天然气产销厂; 出处《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期170-175,共6页; 基金中国石油化工股份有限公司科技开发项目(319022-12) 国机集团重大科技专项(SINOMAST-ZDZX-2017-01-05) +1 种基金开发区国际科技合作项目(2018GH12)。; 文摘石化行业中的大型机组实时润滑数据是设备在线监测、智能诊断和预警的关键信息。为实现石化行业大型机组润滑状态的在线监测、智能诊断和预警,融合传感技术、网络通信、大数据和故障诊断技术,设计基于机电液一体化的油液在线安全监控与智能预警系统;应用多传感器采集的润滑油温度、水分、黏度、介电常数和污染度等实时数据,实现润滑系统的在线监测、智能诊断和预警,并构建了远程分布式在线监测系统;专家诊断系统根据自回归滑动平均模型,结合设备状态和润滑油性能指标退化机制建立润滑油劣化模型,推导润滑油性能退化直至失效前的剩余寿命,实现预测设备润滑磨损状态的功能。实际工程应用表明,该系统的预测结果和离线检测结果趋势一致,表明该系统能准确预警润滑系统潜在的故障风险,为制定设备维护计划提供科学依据。; 关键词大型机组专家诊断系统润滑油劣化模型磨损状态预测; Keywords large-scale unit expert diagnosis system lubricant deterioration model wear status prediction; 分类号 TH117.2 [机械工程—机械设计及理论] TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究	刘本刚吴文江赵丹王裴岩彭春杨	《小型微型计算机系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于V形槽磨损状态预测的精研参数多目标优化	房丽雄杨方燕朱伏平房锐	《精密成形工程》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多维时间序列模型的内燃机磨损状态预测研究	张培林徐超任国全傅建平李兵	《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心	2010	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测	蔡改贫赵鑫李波波郁慧	《机械科学与技术》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	大型机组润滑安全在线监控与智能预警系统研究	张杰冯伟宋雷刘明磊李桂青	《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料