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总线式数控机床动态误差测量及辨识 被引量:7
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作者 殷国为 李翔龙 陈兵 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期313-320,共8页
多轴联动高速加工中,运动参数引起的机床动态误差是产生零件加工误差的重要因素。针对EtherCAT总线型数控机床,以球杆仪QC20-W和工业以太网探头工具ET2000为测量工具,建立了机床动态误差和静态误差模型。首先基于齐次坐标变换理论建立... 多轴联动高速加工中,运动参数引起的机床动态误差是产生零件加工误差的重要因素。针对EtherCAT总线型数控机床,以球杆仪QC20-W和工业以太网探头工具ET2000为测量工具,建立了机床动态误差和静态误差模型。首先基于齐次坐标变换理论建立球杆仪杆长变化量与机床动、静态误差的数学关系;然后根据这两类误差的不同特性,构建了以坐标位置表达的静态误差多项式及以速度、加速度的角频率及相位表达的动态误差低阶正弦多项式。并采用小波变换针对位置信息中的噪声进行降噪处理。最后采用最小二乘理论求解误差表达式中的未知系数。结果表明,指令速度为动态误差的主要因素,加速度为次要因素。在加速度不变,指令速度由20 mm/s依次上升至40、80 mm/s时,动态误差占总误差的比例由2.13%增加到11.74%、49.15%;指令速度不变,加速度由200 mm/s^(2)上升至800 mm/s^(2)时,动态误差占比由22.72%上升至26.83%。 展开更多
关键词 球杆仪 动态误差 齐次坐标变换 最小二乘理论 小波变换
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一种基于群体最优变化权重的改进粒子群算法 被引量:1
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作者 吕振飞 李文强 徐子林 《信息技术与信息化》 2019年第12期90-94,共5页
目前机电产品系统的优化设计过程多需要参数解耦和整体寻优,目前常用的粒子群寻优算法普遍存在收敛速度与全局寻优能力的冲突。为此,本文基于全局最优粒子和惯性权重的关系分析,提出了全局最优比概念,并在其基础上提出了一种基于群体最... 目前机电产品系统的优化设计过程多需要参数解耦和整体寻优,目前常用的粒子群寻优算法普遍存在收敛速度与全局寻优能力的冲突。为此,本文基于全局最优粒子和惯性权重的关系分析,提出了全局最优比概念,并在其基础上提出了一种基于群体最优变化权重的改进粒子群算法。该算法依据迭代次数和全局最优比的大小动态调整惯性权重的值,通过动态调整惯性权重来提高算法的局部和全局寻优能力。实验表明,该算法能有效平衡粒子群算法的全局和局部搜索能力,具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,不仅对单峰函数收敛效果良好,对多维多峰函数优化同样取得了较好的结果。 展开更多
关键词 优化设计 粒子群算法 全局最优比 惯性权重
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电火花放电法合成Cu0.81Ni0.19合金的性能研究
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作者 魏亚洲 刘一凡 李翔龙 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期148-153,共6页
微米Cu-Ni合金粉体因具有优异的导电性、耐腐蚀性和磁学性能而被广泛应用于微电子元器件、航空航天以及粉末冶金等领域。本研究基于电火花放电腐蚀法,通过调控电流参数成功制备出以Cu0.81Ni0.19为主要晶相的铜镍合金。采用XRD、SEM、ED... 微米Cu-Ni合金粉体因具有优异的导电性、耐腐蚀性和磁学性能而被广泛应用于微电子元器件、航空航天以及粉末冶金等领域。本研究基于电火花放电腐蚀法,通过调控电流参数成功制备出以Cu0.81Ni0.19为主要晶相的铜镍合金。采用XRD、SEM、EDS等技术对合金粉体进行了相关性能表征分析,结果表明:在原子结晶过程中,Ni作为溶质原子占据Cu原子部分结点位置后发生固溶反应,生成了Cu0.81Ni0.19合金相,该合金为面心立方(FCC)晶体结构,表面光滑,分散均匀,大部分颗粒呈现出球形或类球形,电流增大时,Cu含量增加,Ni含量减小。粒度分析数据表明,合金粉体的粒度分布区间为0.12~92.57μm,且随着电流强度的增大,平均粒径增大,说明在微米尺度范围内电流的增大有助于产生粒度较大的合金颗粒,当电流为36 A时,合金粉体的平均粒径(D50)为13.94μm,此时,合金粉体的饱和磁化强度和矫顽力分别为26.21 emu/g、52.97 Oe,材料表现出优异的软磁性能,且电流越大,合金粉体的磁学性能越优异。 展开更多
关键词 电火花放电 铜镍合金 晶体结构 粒度分布 软磁性
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基于改进粒子群算法辨识永磁同步电机伺服系统负载转矩及转动惯量
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作者 杨铭 李翔龙 陈兵 《数字技术与应用》 2023年第11期12-15,68,共5页
为降低伺服系统的响应时间、提高控制精度,基于神经网络等智能算法设计出的速度环伺服控制器与电机和负载的参数密切相关。对于伺服系统负载转动惯量和负载转矩难以实时测量的问题,本文提出用改进的粒子群算法进行辨识。通过使用非线性... 为降低伺服系统的响应时间、提高控制精度,基于神经网络等智能算法设计出的速度环伺服控制器与电机和负载的参数密切相关。对于伺服系统负载转动惯量和负载转矩难以实时测量的问题,本文提出用改进的粒子群算法进行辨识。通过使用非线性变化的学习因子和惯性权重来改善传统粒子群算法易陷入局部最小. 展开更多
关键词 改进粒子群算法 伺服控制器 伺服系统 负载转矩 转动惯量 学习因子 智能算法 惯性权重
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