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叶片生产过程的非线性轮廓控制方法研究
被引量：
2
1
作者
杨雅棠
陈富民
+1 位作者
何帅
李建华
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期91-98,162,共9页
针对叶身型线轮廓特征参数间相关关系复杂、历史批次数据不足等原因造成的生产过程型面几何轮廓质量控制困难的问题,提出一种叶片生产过程非线性轮廓控制方法。该方法以叶身型线三坐标值为基础数据进行分析,首先构建叶身型线轮廓差异度...
针对叶身型线轮廓特征参数间相关关系复杂、历史批次数据不足等原因造成的生产过程型面几何轮廓质量控制困难的问题,提出一种叶片生产过程非线性轮廓控制方法。该方法以叶身型线三坐标值为基础数据进行分析,首先构建叶身型线轮廓差异度量指标,并基于测量数据进行指标参数提取及标准化处理,作为非线性轮廓控制对象;其次以受控状态下的差异度量指标分类准确率为优化目标,通过自适应粒子群算法(APSO)优化高斯核函数及惩罚系数;然后联合优化参数及受控指标数据训练支持向量数据描述(SVDD)模型,获得超球体半径作为控制限,构建基于超球体核距离的非线性轮廓控制图;最后计算待测轮廓指标数据点到超球体中心的内核距离,得到控制图标绘点,进而判断叶片生产过程是否异常。仿真结果表明,相比于传统方法,该方法可有效表征型线不同区域质量特征对轮廓形状的综合影响,且对不同均值偏移都具有更强的异常波动检测力,并能有效解决中小批量生产过程控制中数据量不足的问题。
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关键词
非线性轮廓控制
差异度量指标
自适应粒子群算法
支持向量数据描述
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职称材料
基于参考调整轮廓误差的直驱XY运动平台自适应非线性滑模轮廓控制
2
作者
金鸿雁
宫艳书
赵希梅
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第18期4900-4909,共10页
针对精密直驱XY运动平台在执行加工任务时,易受到系统不确定性动力学及双轴协调匹配性的影响而产生轮廓误差的问题,提出一种基于参考调整轮廓误差(RACE)模型和不确定性补偿器(UC)的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法。由于传统的将...
针对精密直驱XY运动平台在执行加工任务时,易受到系统不确定性动力学及双轴协调匹配性的影响而产生轮廓误差的问题,提出一种基于参考调整轮廓误差(RACE)模型和不确定性补偿器(UC)的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法。由于传统的将跟踪误差法向分量视作近似轮廓误差的方法并不适用于大曲率轮廓加工轨迹,因此,建立参考调整坐标系,通过坐标变换的方式计算得出更为精准的RACE模型。采用ANSMCC方法对轮廓误差进行控制,通过设计非线性滑模面可以有效提高系统的动态响应速度和轮廓跟踪精度。为进一步减小参考模型与实际对象之间的误差,设计UC对不确定性动力学进行补偿,从而提高系统的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效克服直驱XY平台系统中不确定性动力学的影响,提高轮廓加工精度。
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关键词
直驱XY运动平台
参考调整
轮廓
误差
不确定性补偿器
自适应
非线性
滑模
轮廓
控制
轮廓
加工精度
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职称材料
基于DHNN的非线性profile异常状态监控方法
3
作者
崔庆安
王君
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017年第12期97-102,共6页
针对数据关系复杂且样本量较小的非线性轮廓控制问题,提出一种基于离散Hopfield神经网络的轮廓异常状态监控方法。对于收集的小样本数据,首先采用支持向量回归机拟合出样本轮廓;然后将该过程的标准轮廓设置为吸引子,按照一定的编码方法...
针对数据关系复杂且样本量较小的非线性轮廓控制问题,提出一种基于离散Hopfield神经网络的轮廓异常状态监控方法。对于收集的小样本数据,首先采用支持向量回归机拟合出样本轮廓;然后将该过程的标准轮廓设置为吸引子,按照一定的编码方法将其存储于Hopfield网络中,再利用该网络的联想功能,判断新的样本轮廓是否发生了变异;最后将该方法与支持向量数据描述算法方法进行对比。研究显示,所提方法平均误识率以及平均运行链长均较小,较适用于复杂生产过程中的异常轮廓监控。
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关键词
非线性轮廓控制
HOPFIELD神经网络
支持向量回归机
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职称材料
题名
叶片生产过程的非线性轮廓控制方法研究
被引量：
2
1
作者
杨雅棠
陈富民
何帅
李建华
机构
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期91-98,162,共9页
文摘
针对叶身型线轮廓特征参数间相关关系复杂、历史批次数据不足等原因造成的生产过程型面几何轮廓质量控制困难的问题,提出一种叶片生产过程非线性轮廓控制方法。该方法以叶身型线三坐标值为基础数据进行分析,首先构建叶身型线轮廓差异度量指标,并基于测量数据进行指标参数提取及标准化处理,作为非线性轮廓控制对象;其次以受控状态下的差异度量指标分类准确率为优化目标,通过自适应粒子群算法(APSO)优化高斯核函数及惩罚系数;然后联合优化参数及受控指标数据训练支持向量数据描述(SVDD)模型,获得超球体半径作为控制限,构建基于超球体核距离的非线性轮廓控制图;最后计算待测轮廓指标数据点到超球体中心的内核距离,得到控制图标绘点,进而判断叶片生产过程是否异常。仿真结果表明,相比于传统方法,该方法可有效表征型线不同区域质量特征对轮廓形状的综合影响,且对不同均值偏移都具有更强的异常波动检测力,并能有效解决中小批量生产过程控制中数据量不足的问题。
关键词
非线性轮廓控制
差异度量指标
自适应粒子群算法
支持向量数据描述
Keywords
nonlinear profile control
difference metric
adaptive particle swarm optimization
support vector data description
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于参考调整轮廓误差的直驱XY运动平台自适应非线性滑模轮廓控制
2
作者
金鸿雁
宫艳书
赵希梅
机构
沈阳工业大学电气工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第18期4900-4909,共10页
基金
辽宁省博士科研启动基金计划资助项目(2022-BS-177)。
文摘
针对精密直驱XY运动平台在执行加工任务时,易受到系统不确定性动力学及双轴协调匹配性的影响而产生轮廓误差的问题,提出一种基于参考调整轮廓误差(RACE)模型和不确定性补偿器(UC)的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法。由于传统的将跟踪误差法向分量视作近似轮廓误差的方法并不适用于大曲率轮廓加工轨迹,因此,建立参考调整坐标系,通过坐标变换的方式计算得出更为精准的RACE模型。采用ANSMCC方法对轮廓误差进行控制,通过设计非线性滑模面可以有效提高系统的动态响应速度和轮廓跟踪精度。为进一步减小参考模型与实际对象之间的误差,设计UC对不确定性动力学进行补偿,从而提高系统的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效克服直驱XY平台系统中不确定性动力学的影响,提高轮廓加工精度。
关键词
直驱XY运动平台
参考调整
轮廓
误差
不确定性补偿器
自适应
非线性
滑模
轮廓
控制
轮廓
加工精度
Keywords
Direct drive XY motion platform
reference adjustment contour error
uncertainty compensator
adaptive nonlinear sliding mode contour control
contour machining accuracy
分类号
TM351 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
基于DHNN的非线性profile异常状态监控方法
3
作者
崔庆安
王君
机构
郑州大学管理工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017年第12期97-102,共6页
基金
国家自然科学基金项目(71571168)
文摘
针对数据关系复杂且样本量较小的非线性轮廓控制问题,提出一种基于离散Hopfield神经网络的轮廓异常状态监控方法。对于收集的小样本数据,首先采用支持向量回归机拟合出样本轮廓;然后将该过程的标准轮廓设置为吸引子,按照一定的编码方法将其存储于Hopfield网络中,再利用该网络的联想功能,判断新的样本轮廓是否发生了变异;最后将该方法与支持向量数据描述算法方法进行对比。研究显示,所提方法平均误识率以及平均运行链长均较小,较适用于复杂生产过程中的异常轮廓监控。
关键词
非线性轮廓控制
HOPFIELD神经网络
支持向量回归机
Keywords
nonlinear profile monitoring
hopfield neural network
support vector regression
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
叶片生产过程的非线性轮廓控制方法研究
杨雅棠
陈富民
何帅
李建华
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于参考调整轮廓误差的直驱XY运动平台自适应非线性滑模轮廓控制
金鸿雁
宫艳书
赵希梅
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于DHNN的非线性profile异常状态监控方法
崔庆安
王君
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017
0
在线阅读
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职称材料
已选择
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